基于矩阵的关联规则挖掘算法  

Association Rules Mining Algorithm Based on Matrix

作　　者：王柏盛[1] 刘寒冰[1] 靳书和[1] 马丽艳[1] 

机构地区：[1]河北工程大学信息与电气工程学院,河北教授硕士生导师056038

出　　处：《微计算机信息》2007年第05X期144-145,143,共3页Control & Automation

基　　金：河北省科学技术研究与发展计划项目(05457205D-8)

摘　　要：文章通过对Apriori算法的思想和性能的分析,提出一种基于矩阵的关联规则挖掘算法。新算法直接通过对布尔矩阵的列向量进行对位“与”运算产生频繁项集,有效地解决了Apriori算法迭代产生频繁项集的瓶颈问题。试验结果表明,新算法比Apriori算法具有更高的效率和性能。　after the principle and efficiency of the Apriori algorithm are analyzed, a new efficient association rules mining algorithm is brought forward based on Matrix. This algorithm can find directly frequent itemsets through boolean calculation, and resolve effectively the bottleneck of Apriori algorithm. The result of the experiment shows that this algorithm can achieve better efficiency and capability than Apriori algorithm.

关 键 词：关联规则 频繁项集 APRIORI算法 AMBM算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]