技術(shù)編號(hào)：8395993
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。 隨著"啤酒、尿布"案例在營(yíng)銷界的成功運(yùn)用，人們對(duì)不斷收集的數(shù)據(jù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則 的挖掘越來越感興趣，關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用范圍也逐漸從超市營(yíng)銷擴(kuò)展到更多的領(lǐng)域。當(dāng)前關(guān) 聯(lián)規(guī)則挖掘的算法主要有Apriori和FP樹。FP樹因內(nèi)存消耗大、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、系統(tǒng)要求高等 限制，未能在實(shí)際使用中得到廣泛應(yīng)用，目前多作教學(xué)案例或研宄課題用。Apriori算法是 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程中實(shí)際采用最多的方法，但是該算法仍存在數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)多、候選集 大、挖掘效率低等問題。發(fā)明內(nèi)容 本發(fā)明的目的在...
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