基于格论的关联规则挖掘算法的研究  

Research on Association Rules Mining Algorithm Based Lattice Theory

作　　者：蒋震[1] 葛垚[2] 黄剑[3] 文俊浩[4] 

机构地区：[1]重庆交通学院计算机与信息学院,重庆400074 [2]重庆大学计算机学院,重庆400030 [3]重庆大学自动化学院,重庆400030 [4]重庆大学软件学院,重庆400030

出　　处：《计算机科学》2005年第8期158-160,共3页Computer Science

摘　　要：本文通过对关联规则挖掘中由候选项集生成频繁项集算法的分析,引入了格论的一些思想来改进算法,其中心思想是:通过在属性集和事务数据库的基础上进行建格,然后在格的基础上直接进行规则提取。在实验的基础上对Apriori算法和改进的算法进行了比较,实验结果表明,在特定的数据库中,改进的算法在挖掘效率上优于 Apriori算法。By analyzing the algorithm from candidate itemsets to frequent itemsets in the association rules, we introduce the lattice theory and its some conceptions and present a improved algorithm called close algorithm which prevent from generat from a large number of candidate itemsets, and deduce the number of database passes. Based on the empirical result, we compare the Apriori algoritm with this improved algorithm. Experimental results demonstrate the more efficiency of the novel algorithm to the special database.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 候选项集 频繁项集 闭项集 格论 闹项集格 关联规则挖掘算法 Apriori算法 事务数据库 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] O153.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]