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針對(duì)傳統(tǒng)的Apriori算法在挖掘布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集中需不斷掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，在時(shí)間與空間上都存在很大的冗余，尤其在處理海量稠密數(shù)據(jù)時(shí)，算法性能急劇下降的問(wèn)題，本文從減少對(duì)數(shù)據(jù)集的掃描次數(shù)入手對(duì)Apriori算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種采用項(xiàng)目編碼方式挖掘頻繁項(xiàng)集的算法。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明改進(jìn)后的算法在支持度較小情況下，在執(zhí)行時(shí)間上比經(jīng)典的Apriori算法的具有較高的執(zhí)行效率。
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