一种基于线性链表的关联规则改进算法  

An Improved Algorithm of Association Rules Based on Linear List

作　　者：宋晓秋[1] 高建清[1] 

机构地区：[1]福建金融职业技术学院,福建福州350007

出　　处：《福建金融管理干部学院学报》2009年第2期56-60,共5页Journal of Fujian Institute of Financial Administrators

摘　　要：关联规则是数据挖掘中一种简单但实用的描述型模式规则,目前主要有Apriori算法和FP-Growth算法。基于线性链表的关联规则改进算法是在线性链表的基础上,采用投影统计技术方法直接获取用于产生频繁模式的条件模式基,可以进一步提高关联规则算法的效率。The association rules in data mining are a simple but useful description model. At present there are Apriori algorithm and FP-Growth algorithm. The improved algorithm of association rules based on Linear list makes use of projection methods of statistical techniques to get frequent pattern models base, and then further improve the efficiency of association rules algorithm.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 线性链表 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]