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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>物聯(lián)網(wǎng)>基于哈希存儲(chǔ)與事務(wù)加權(quán)的Apriori算法

      基于哈希存儲(chǔ)與事務(wù)加權(quán)的Apriori算法

      2021-03-17 | pdf | 1.41 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      Aprior算法能夠挖掘事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，但傳統(tǒng)Δ prior算法每計(jì)算一次候選集的支持度，都需要遍歷原始事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致其效率較低。為此，提岀一種基于哈希存儲(chǔ)與事務(wù)加權(quán)的改進(jìn)算法。通過(guò)哈希存儲(chǔ)的去重特性對(duì)事務(wù)進(jìn)行去重，以減少冗余計(jì)算。將項(xiàng)目與項(xiàng)集的映射存儲(chǔ)到哈希結(jié)構(gòu)中，避免計(jì)算候選集的支持度時(shí)多次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí)開(kāi)啟多個(gè)線程，并行計(jì)算候選集的支持度，從而提高 Apriori算法的運(yùn)行效率。在開(kāi)源數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)數(shù)據(jù)集中事務(wù)條數(shù)以及重復(fù)事務(wù)數(shù)越多時(shí)，該算法相較于傳統(tǒng) Apriori算法的性能提升越明顯，其運(yùn)行時(shí)間與FP- Growth算法相近但避免了Pp- Grow th算法內(nèi)存占用過(guò)大的問(wèn)題。

      基于哈希存儲(chǔ)與事務(wù)加權(quán)的Apriori算法

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