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基于关系数据库的关联规则挖掘算法DB-growth
被引量：
3
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作者
白似雪
段仕林
梅舒
《南昌大学学报（理科版）》
CAS
北大核心
2015年第1期25-30 38,共7页
从大数据中挖掘隐藏的、多维的有价值的关联规则具有广泛的应用价值。关联规则挖掘经典算法Apriori存在重复扫描数据库并产生大量候选项集的瓶颈问题,FP-growth算法虽不产生候选集,但FP-tree不支持大数据的存储与遍历,不能有效支持大数...
从大数据中挖掘隐藏的、多维的有价值的关联规则具有广泛的应用价值。关联规则挖掘经典算法Apriori存在重复扫描数据库并产生大量候选项集的瓶颈问题,FP-growth算法虽不产生候选集,但FP-tree不支持大数据的存储与遍历,不能有效支持大数据挖掘;另外,Apriori以及FP-growth算法实施增量挖掘都需要重构关联规则,不适用于增长型事务数据挖掘。针对这些问题,设计基于关系数据库表SourceIndex的DB-growth算法,采用模式组合生成模式串的方式,更新数据库构建频繁集,有效地提高了关联规则的挖掘效率,同时对增量挖掘及深度挖掘也能得到较好的支持。
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关键词
关联规则挖掘
APRIORI
算法
FP-
growth
算法
db
-
growth
算法
增量挖掘
深度挖掘
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职称材料
题名
基于关系数据库的关联规则挖掘算法DB-growth
被引量：
3
1
作者
白似雪
段仕林
梅舒
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《南昌大学学报（理科版）》
CAS
北大核心
2015年第1期25-30 38,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62162049)
文摘
从大数据中挖掘隐藏的、多维的有价值的关联规则具有广泛的应用价值。关联规则挖掘经典算法Apriori存在重复扫描数据库并产生大量候选项集的瓶颈问题,FP-growth算法虽不产生候选集,但FP-tree不支持大数据的存储与遍历,不能有效支持大数据挖掘;另外,Apriori以及FP-growth算法实施增量挖掘都需要重构关联规则,不适用于增长型事务数据挖掘。针对这些问题,设计基于关系数据库表SourceIndex的DB-growth算法,采用模式组合生成模式串的方式,更新数据库构建频繁集,有效地提高了关联规则的挖掘效率,同时对增量挖掘及深度挖掘也能得到较好的支持。
关键词
关联规则挖掘
APRIORI
算法
FP-
growth
算法
db
-
growth
算法
增量挖掘
深度挖掘
Keywords
Association rule mining
Apriori algorithm
FP-
growth
algorithm
db
-
growth
algorithm
Increment mining
Depth mining
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关系数据库的关联规则挖掘算法DB-growth
白似雪
段仕林
梅舒
《南昌大学学报（理科版）》
CAS
北大核心
2015
3
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
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