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基于改进的BPSO算法的关联规则挖掘

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为了从大数据集中挖掘关联规则,提出了一种改进的二进制粒子群优化算法(GRBPSO)用于挖掘关联规则.首先,结合关联规则设计BPSO算法的适应度函数,然后对种群进行预处理,保证初始种群的质量,最后设计一种缩减搜索空间的优化策略,以减少搜索空间.基于六个高维数据集,将GRBPSO算法与普通BPSO算法进行比较以证明其有效性;将GRBPSO算法与PSOFIM算法、GA-Apriori算法及PSO-Apriori算法进行比较以证明其可行性.实验结果表明,GRBPSO算法具有一定的可行性且挖掘效率更高.
Association Rules Mining Based on Improved BPSO Algorithm

古良云、乐红兵

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江南大学 无锡 214122

数据挖掘 关联规则 高维数据 GRBPSO算法 Apriori算法 PSO算法

江苏省产学研合作项目

BY2015019-30

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.03.006

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(3)
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