作者：纪怀猛关联规则布尔矩阵apriori算法频繁项集支持矩阵
摘要：捕要：Apriori算法在关联规则挖掘过程中需要多次扫描事务数据库，产生大量候选项目集，导致计算量过大。为解决该问题，提出一种基于频繁2项集支持矩阵的Apriori改进算法，通过分析频繁k＋1项集的生成机制，将支持矩阵与频繁2项集矩阵相结合实现快速剪枝，并大幅减少频繁k项集验证的计算量。实验结果表明，与Apriori算法和ABTM算法相比，改进算法明显提高了频繁项集的挖掘效率。
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