基于向量和矩阵的挖掘关联规则的高效算法  

A High Efficiency Algorithm Based on Vectors and Matrix for Mining Associataion Rules

作　　者：牛小飞[1] 石冰[1] 

机构地区：[1]山东大学计算机科学与技术学院,济南250061

出　　处：《计算机工程与应用》2004年第12期170-173,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。文章提出了一种基于向量和矩阵的挖掘算法AVM,并将该算法与两种经典的发现频繁项目集的算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少。实验表明与原先的算法相比,该算法的效率较好。Mining association rules is an important problem in data mining.Generating large itemsets is its key.This pa-per presents a novel algorithm based on vectors and matrix for finding frequent itemsets,and compares it with two tra-ditional algorithms.AVM only needs scan the database one time ,and occupies few memory for assistant information.Ex-periment results indicate that the new algorithm has good efficiency compared with presented ones.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 频繁项集 基于向量和矩阵的算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]