一种基于动态散列和事务压缩的关联规则挖掘算法  

Algorithm for Mining Association Roles Based on Dynamic Hashing and Transaction Reduction

作　　者：崔亮 郭静 吴玲达 

机构地区：[1]装备学院复杂电子系统仿真实验室,北京101416

出　　处：《计算机科学》2015年第9期41-44,共4页Computer Science

摘　　要：关联规则挖掘搜索给定数据集中反复出现的数据模式,找到它们之间的相关性。分析了经典Apriori算法存在的时空效率低的缺点和数据形式对算法效率的影响。提出一种基于动态散列和事务压缩技术的改进,动态应用散列技术减小候选频繁项集的规模和数据库扫描次数,应用事务压缩技术缩小数据库中事务量的长度和总数,从而提高了算法的时间空间效率。与Apriori算法进行的比较验证了新算法的正确性与效率。Mining association rules search frequent data patterns in given dataset, and find out the correlation between them. This paper analyzed the shortcomings of the classical Apriori algorithm＇ s efficiency in time and space, and the effect of data form on algorithm＇s efficiency. An effective algorithm based on dynamic hashing and transaction reduction technique was proposed, and it was compared with Apriori algorithm. Experimental results verify the correctness and ef- fectiveness of the algorithm.

关 键 词：关联规则 频繁模式 动态散列 事务压缩 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]