基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法

作     者：王鸿铭 沈夏炯 李国雁 臧国轻 WANG Hong-ming;SHEN Xia-jiong;LI Guo-yan;ZANG Guo-qing

作者机构：河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2008年第18卷第4期

页      面：55-58页

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河南省自然科学基金项目(0311011700) 

主　　题：等价类 项目相似度 矩阵算法 Apriori算法 

摘      要：关联规则挖掘算法中的Apriori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则,算法思路简单容易实现;但在由k-1次频繁项集生成k次频繁项集时需反复查找数据库,效率较低,在寻找高次频繁项集时其低效性更加明显;矩阵算法是通过直接查找高次频繁项集,避免了反复查找数据库,但要存储大量的非频繁项集,且查找低次频繁项集速度较慢。文中提出的矩阵等价类算法,利用等价关系进一步降低矩阵算法的时间空间复杂度,然后通过项目相似度直接求取所有最大频繁项集。实验结果证明了算法的可行性、高效性。