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基于矩阵和权重下的并行改进算法

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经典的Apriori算法能够有效的发现数据之间隐藏的内在关系,但该算法也存在着候选集数量越大开销越大的问题.针对这个问题,文中提出一种新的改进算法RTI_Apriori.其思想是:引入矩阵来存储事务信息,分别用0和1来表示项集出现的情况,经由矩阵操作,计算项集的支持度,再依照着结果扫描删减掉不满足条件的项集,最终生成相应的关联规则.实验表明:改进后的算法不必再对数据库的多次扫描,比原有算法的效率更高.
Parallel Improved Algorithm Based on Matrix and Weight

周迎、王芳、黄树成

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212001

Apriori 关联规则 频繁项集 RTI_Apriori

国家自然科学基金

61772244

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.025

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)：2022.50(10)
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