【摘 要】
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关联规则挖掘典型算法Apriori由于在频繁项集的生成时,需要多次扫描数据库,空间和时间耗费较大。之后虽然有很多Apriori算法的改进版本,但大多是从数据存储结构的角度,少有研
【基金项目】
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山东省高等学校科技计划项目（J15LN55）, 山东省职业教育与成人教育科研规划课题（2014zcj015）, 山东省教改课题（YCXY-X2014011）
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关联规则挖掘典型算法Apriori由于在频繁项集的生成时,需要多次扫描数据库,空间和时间耗费较大。之后虽然有很多Apriori算法的改进版本,但大多是从数据存储结构的角度,少有研究考虑到数据集本身的性质。对此提出了基于clustering算法的事务抽样关联规则挖掘算法,通过聚类技术对事务进行聚类,得出能够反映原始交易数据特征的事务子集,然后,在该子集上开展挖掘分析工作。该方法在8个不同规模人造数据集和1个真实数据集上进行了实验。其中,在较小规模人造数据集上,时间比原方法节省0.03 s;规模越大,节省时间
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