JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法

刘上力 ,  杨清

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刘上力, 杨清. 基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
引用本文: 刘上力, 杨清. 基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
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LIU Shang-li and YANG Qing. Optimized Apriori algorithm based on interestingness measure pruning[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
Citation: LIU Shang-li and YANG Qing. Optimized Apriori algorithm based on interestingness measure pruning[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
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基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法

  • 湖南科技大学 网络信息中心, 湖南 湘潭 41120

  • 基金项目: 湖南省教育厅重点科学研究项目(10A028)
    湖南省科技计划项目(JT3031)

  • 中图分类号: TP392

Optimized Apriori algorithm based on interestingness measure pruning

  • Network Infor. Center, Hunan Univ. of Sci. and Tech., Xiangtan 411201, China

  • Received Date: 2011-05-13
    Available Online: 2011-07-15

    CLC number: TP392

  • 摘要: 鉴于关联规则挖掘中的Apriori算法在挖掘潜在有价值、低支持度模式时效率较低,因此提出一种优化的Apriori挖掘算法,即在频繁项集挖掘中引入项项正相关兴趣度量剪枝策略,有效过滤掉非正相关长模式和无效项集,从而扩大了可挖掘支持度阈值范围.实验结果表明,该算法是有效和可行的.
    Abstract: To solve the problem that the Apriori algorithm of mining association rules in database mining is not quite effective in the process of mining potentially valuable low-support patterns,an optimized apriori mining algorithm was proposed.This algorithm exploits an efficient pruning strategy which uses the interestingness measure to filter the non-positive correlated long model and invalid itemsets.The range of support threshold is expanded.The experimental results indicated that the given algorithm was efficient and feasible.
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  • 收稿日期:  2011-05-13
  • 刊出日期:  2011-07-15
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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刘上力, 杨清. 基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
引用本文: 刘上力, 杨清. 基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法[J]. 轻工学报, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
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LIU Shang-li and YANG Qing. Optimized Apriori algorithm based on interestingness measure pruning[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
Citation: LIU Shang-li and YANG Qing. Optimized Apriori algorithm based on interestingness measure pruning[J]. Journal of Light Industry, 2011, 26(4): 68-71. doi: 10.3969/j.issn.1004-1478.2011.04.015
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基于兴趣度剪枝的Apriori优化算法

  • 湖南科技大学 网络信息中心, 湖南 湘潭 41120
  • 收稿日期: 2011-05-13
  • 网络出版日期: 2011-07-15
基金项目:  湖南省教育厅重点科学研究项目(10A028)湖南省科技计划项目(JT3031)

摘要: 鉴于关联规则挖掘中的Apriori算法在挖掘潜在有价值、低支持度模式时效率较低,因此提出一种优化的Apriori挖掘算法,即在频繁项集挖掘中引入项项正相关兴趣度量剪枝策略,有效过滤掉非正相关长模式和无效项集,从而扩大了可挖掘支持度阈值范围.实验结果表明,该算法是有效和可行的.

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