Apriori算法的改进及应用
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Apriori算法改进及应用
数据挖掘通过从海量数据中提取关联信息,揭示数据的潜在价值。Apriori算法是关联规则挖掘中常用的方法,本研究对其进行改进并实现,以提高关联规则挖掘的效率和准确性。
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Apriori算法改进研究
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改进后的Apriori算法实现
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改进Apriori算法在乳腺疾病数据挖掘中的应用
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基于改进Apriori算法的图书推荐管理系统
针对传统Apriori算法在图书管理系统应用中存在的数据库频繁扫描和候选项目集过多导致运行缓慢的问题,设计了一种基于改进Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统。该系统采用C/S和B/S混合架构,方便图书馆工作人员和读者访问图书信息。
系统功能模块中的数据预处理子模块从图书借阅数据库中提取借阅者和图书的相关信息数据,经过数据清理、转换和整合后,关联规则挖掘子模块根据处理后的数据挖掘出支持度大于最小支持度阈值且置信度大于最小置信度阈值的强关联规则,并利用改进的Apriori数据挖掘算法生成关联规则数据库。个性化推荐子模块根据借阅者信息及其在关联规则数据库中选择的书籍进行关联匹配,推荐与借阅者阅读书籍相关的书籍信息,实现图书信息的个性化推荐。
实验结果表明,该系统能够有效地推荐图书相关信息,在同时运行50个客户端的情况下,CPU占用率仅为6.47%,表现良好。
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Apriori改进算法提升关联规则挖掘效率
优化候选集计算:减少候选集数量,加快匹配速度。
改进项集数据结构:优化数据存储方式,提升查询效率。
中间状态检查:及早终止无效候选集的搜索,节省计算资源。
事务压缩:减少数据库访问次数和频率,加速挖掘过程。
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