基于Apriori算法的Web数据挖掘技术研究  

作　　者：孙德刚 SUN Degang

机构地区：[1]山东华宇工学院信息工程学院,山东德州253000

出　　处：《信息技术与信息化》2022年第7期91-94,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：山东华宇工学院模式识别应用工程技术研发中心研究基金(No.201905)。

摘　　要：首先从开发优势与应用原理两个角度阐述数据挖掘技术,进一步分析如今可用的数据挖掘算法;同时,提出一种优化改进的Apriori算法。该算法在完成常规数据源选择、数据采集与存储、数据预处理等操作后、构建了一种近邻和决策树两种数据挖掘分类模型,进而在发现频繁项集过程中,将数据建模和模型评估,并对其每个子元素进行计数操作,对子元素的计算数值小于当前的项集阶数时的则进行特征描述标记;最后,对两种模型的混淆矩阵数据进行计算,比较模型的预测准确率,最终得出准确率较高的数据模型,从而提高了算法的整体效率。

关 键 词：APRIORI算法 WEB数据挖掘 关联规则分析 协同过滤 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]