【摘 要】
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为解决在挖掘关联规则时存在大量冗余规则以及效率不高的问题,提出了一种基于事务ID集合的带约束的关联规则挖掘算法ACARMT。该算法结合了Separate算法以及基于数据垂直分布
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题基金项目(2009BAH39B03);国家自然科学基金项目(61072060);国家高技术研究发展计划课题基金项目(2011AA100706);高等学校博士学科点专项科研基金课题基金项目(20110005120007);中央高校基本科研业务费专项基金项目(2012RC0205)
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为解决在挖掘关联规则时存在大量冗余规则以及效率不高的问题,提出了一种基于事务ID集合的带约束的关联规则挖掘算法ACARMT。该算法结合了Separate算法以及基于数据垂直分布算法的优势,先根据约束条件产生基础频繁项目集,再利用事务ID集合存储项目集信息,从而避免重复扫描数据库,提高了挖掘效率。应用该算法挖掘实际的生殖健康数据的实验表明,在数据量大到超出基于数据垂直分布算法的使用范围时,该算法仍然有效,并且其效率优于Sepa-rate算法。
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