加急见刊

改进的Apriori算法的研究与应用

李龙; 刘澎; 张可佳; 黄珊; 李倩 东北石油大学计算机与信息技术学院; 大庆163318

摘要：关联规则是数据挖掘领域研究的重要方面之一。其中,Apriori算法是关联规则的重要组成部分,针对Apriori算法在计算二项频繁集时易产生大量无效候选集的问题,以及对候选集进行冗余扫描的问题,在传统Apriori算法的基础上提出了一种改进的Apriori算法,即Apriori-L算法。改进的Apriori算法不仅能提高计算二项频繁集过程的时间效率,而且能加快整个算法的运算过程。将Apriori-L算法运用股市模块联动规则挖掘中,可推测出联动的股票模块,将改进后的算法应用到日常生活中为该算法的使用提供了依据,同时验证了Apriori-L算法的准确性。

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