[发明专利]一种大规模数据的关联规则挖掘方法有效
| 申请号： | 201210562345.7 | 申请日： | 2012-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN103020256A | 公开（公告）日： | 2013-04-03 |
| 发明（设计）人： | 罗光春;田玲;秦科;陈爱国;段贵多 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 李明光 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种大规模数据的关联规则挖掘方法，包括以下步骤：1）对输入数据进行基于相似度的分类预处理，使得同一分类中的记录间具有高相似度；2）对每个分类中的数据进行基于Apriori算法的挖掘，得到各分类的频繁项集；3）合并所有分类的频繁项集，将大于最小置信度的频繁项集对应关联规则判定为强关联规则。本发明能够减少产生不必要的关联性小的候选项集，从而提高整体数据的关联规则挖掘效率，具有更好的扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大规模 数据 关联 规则 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
一种大规模数据的关联规则挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：1）对输入数据进行基于相似度的分类预处理，使得同一分类中的记录间具有高相似度；2）对每个分类中的数据进行基于Apriori算法的挖掘，得到各分类的频繁项集；3）合并所有分类的频繁项集，将大于最小信赖度的频繁项集对应关联规则判定为强关联规则。
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