【摘 要】
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该文对关联规则算法进行了分析研究,并针对传统的Apriori算法在对海量数据进行处理时的效率低,I/O负担过重,产生大量候选项集导致计算量过大等问题,提出了一种改进方法New_Ap
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该文对关联规则算法进行了分析研究,并针对传统的Apriori算法在对海量数据进行处理时的效率低,I/O负担过重,产生大量候选项集导致计算量过大等问题,提出了一种改进方法New_Apriori算法。通过对项集的支持度计数进行条件判断,来减少对事务数据库的扫描次数和CPU的计算时间,从而提高算法的执行效率。通过实例和实验对Apriori算法和New_Apriori算法进行对比分析,验证了算法的可行性,结果表明New_Apriori算法的执行效率更高,能够满足大数据处理需求。
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