【摘 要】
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在Apriori算法的应用过程中,最小支持度和最小置信度的值均是根据人的经验初始设定,其值设定太大或太小直接影响算法的精度和复杂度。针对Apriori算法应用中最小支持度和最小置信度的值无法动态设定的问题,结合轨道交通专用通信的具体应用,提出基于动态关联规则的TApriori算法。该算法将不同时序的元素划分到对应的事务中,通过对事务的时间属性进行距离计算,产生不同子数据集,分别计算每个子数据集对应的最小支持度和最小置信度的值,然后计算数据集的最小支持度和最小置信度的值,用于候选集及频繁集的生成。实验结果验
【机 构】
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金陵科技学院软件工程学院,苏州工业园区服务外包职业学院信息工程学院
【基金项目】
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金陵科技学院高层次人才科研启动基金(jit⁃b⁃2021⁃09)资助项目。
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在Apriori算法的应用过程中,最小支持度和最小置信度的值均是根据人的经验初始设定,其值设定太大或太小直接影响算法的精度和复杂度。针对Apriori算法应用中最小支持度和最小置信度的值无法动态设定的问题,结合轨道交通专用通信的具体应用,提出基于动态关联规则的TApriori算法。该算法将不同时序的元素划分到对应的事务中,通过对事务的时间属性进行距离计算,产生不同子数据集,分别计算每个子数据集对应的最小支持度和最小置信度的值,然后计算数据集的最小支持度和最小置信度的值,用于候选集及频繁集的生成。实验结果验
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