一种Apriori的改进算法

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一种Apriori的改进算法

陈江平, 傅仲良, 徐志红

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2003 > 28(1): 94-99

陈江平, 傅仲良, 徐志红. 一种Apriori的改进算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(1): 94-99.

引用本文:

陈江平, 傅仲良, 徐志红. 一种Apriori的改进算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(1): 94-99.

CHEN Jiangping, FU Zhongliang, XU Zhihong. An Improved Algorithm of Apriori[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(1): 94-99.

Citation:

CHEN Jiangping, FU Zhongliang, XU Zhihong. An Improved Algorithm of Apriori[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(1): 94-99.

一种Apriori的改进算法

武汉大学空间信息与数字工程研究中心, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 湖北省自然科学基金资助项目(99J171)

作者简介:
陈江平,博士生。主要研究方向为三维GIS、数据挖掘等。E-mail:chen_lisa@sohu.com

中图分类号: P208

An Improved Algorithm of Apriori

Research Center of Spatial Information & Digital Engineering, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan, China, 430079

摘要: 提出了一种Apriori算法的改进算法,讨论了通过使用概率的方法估算任意数据项集同时出现的概率来求候选频繁项集的方法,并给出了相关算法。将本算法与Apriori算法产生的候选项集大小和扫描数据库次数进行了比较,该算法将关联规则挖掘的运行速度提高了一个数量级,非常适合挖掘数据库、长模式的关联规则。
- 关联规则 /
- Apriori算法 /
- 频繁项集 /
- 支持度
Abstract: Based on Apriori algorithm,an improved algorithm of Apriori is presented in this paper.The main ideas of the algorithm are:1) Count the probability of each item(I₁,I₂,…,I_m) by scanning the DB for the first time;2) Item I_k and I_m appear in one record is P_km.min(P_k,P_m) ≤P_km ≤P_k*P_m,3) Count the support count of the frequence itemsets by scanning the DB another time;4) Output the association rule from the frequence itemsets.The detailed algorithm and its sample are described in this paper.Lastly we compare it with Apriori algorithm.The best quality of the new algorithm is that it reduce the times of scanning DB.
- association rule /
- Apriori algorithm /
- frequence itemset /
- support-count

[1]	何占军, 邓敏, 蔡建南, 刘启亮. 顾及背景知识的多事件序列关联规则挖掘方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(5): 766-772. doi: 10.13203/j.whugis20150616
[2]	宋超, 郝金明. 基于多接收机模糊度关联的动态PPP快速重新收敛方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(5): 595-599, 690. doi: 10.13203/j.whugis20140747
[3]	王玉, 李玉, 赵泉华. 结合规则划分和M-H算法的SAR图像分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(11): 1491-1497. doi: 10.13203/j.whugis20140536
[4]	郑肇葆, 潘励, 郑宏. 应用图像关联度的图像模糊分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 574-577. doi: 10.13203/j.whugis20140736
[5]	董林, 舒红, 牛宵. 利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 95-99.
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[14]	洪梓璇, 边馥苓. 基于支持度矩阵的Apriori改进算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(12): 1246-1249.
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[16]	谭仁春, 杜清运, 杨品福, 张珊珊. 地形建模中不规则三角网构建的优化算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(5): 436-439.
[17]	胡石元, 李德仁, 刘耀林, 李德毅. 基于云模型和关联度分析法的土地评价因素权重挖掘 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(5): 423-427.
[18]	徐爱萍, 刘德喜. 基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 184-187.
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一种Apriori的改进算法

武汉大学空间信息与数字工程研究中心, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 湖北省自然科学基金资助项目(99J171)

作者简介:
陈江平,博士生。主要研究方向为三维GIS、数据挖掘等。E-mail:chen_lisa@sohu.com

收稿日期: 2002-10-20
刊出日期: 2003-01-05

中图分类号: P208

关键词:

Apriori算法 /

摘要: 提出了一种Apriori算法的改进算法,讨论了通过使用概率的方法估算任意数据项集同时出现的概率来求候选频繁项集的方法,并给出了相关算法。将本算法与Apriori算法产生的候选项集大小和扫描数据库次数进行了比较,该算法将关联规则挖掘的运行速度提高了一个数量级,非常适合挖掘数据库、长模式的关联规则。

English Abstract

陈江平, 傅仲良, 徐志红. 一种Apriori的改进算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(1): 94-99.

引用本文:

陈江平, 傅仲良, 徐志红. 一种Apriori的改进算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(1): 94-99.

CHEN Jiangping, FU Zhongliang, XU Zhihong. An Improved Algorithm of Apriori[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(1): 94-99.

Citation:

CHEN Jiangping, FU Zhongliang, XU Zhihong. An Improved Algorithm of Apriori[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(1): 94-99.

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