摘要: 关联规则挖掘的关键在于频繁项目集的求解,为了能够在含有数值类型数据的交易数据库中快速求解含有多值的频繁项目集,拓展了含有多种数值的交易数据库定义.在此基础上,根据树的思想,建立含有交易项和交易数量的树,并结合Apriori算法和智能搜索,提出在各个较小的树枝路径中求解频繁项目集求解方法FABCTA(Fast Algorithm ByCandidate Transaction Tree and Apriori).通过采用真实数据实验对比,FABCTA效率明显优于Apriori算法.
中图分类号:
李国和, 赵沁平, 王喜. 一种频繁复合项目集的混合求解方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2004, 30(08): 791-796.
Li Guohe, Zhao Qinping, Wang Xi. Synthesizing algorithm for mining composite-frequent item sets[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND A, 2004, 30(08): 791-796.