基于布尔向量内积的最大频繁项集算法研究  

An Improved Algorithm for Searching Maximal Frequent Item Set Based on Inner Product of Boolean Vectors

作　　者：闫喜亮[1] 孙滨[1] 

机构地区：[1]郑州华信学院信息工程系,郑州451100

出　　处：《计算机与数字工程》2014年第5期757-759,共3页Computer & Digital Engineering

基　　金：河南省教育厅科学技术研究重点项目(编号:12B520063;14B520065);河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(编号:2013GGJS-230)资助

摘　　要：针对Apriori算法的不足,从重构布尔矩阵出发,论文给出了布尔向量内积的定义,并设计了基于最大频繁项集的改进算法,简化了频繁项集的寻找过程,提高了算法的效率。For the shortage of Apriori algorithm, Boolean matrix is reconstructed and the definition of inner product of Boolean vectors is proposed. By using an improved algorithm based on maximal frequent item set, the search for frequent i- tem set is simplified to improve the efficiency of this algorithm.

关 键 词：APRIORI算法 内积 最大频繁项集 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]