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维普资讯 第 l8卷 第8期 计 算 机 技 术 与 发 展 Vo1．I8 No．8 2008年 8月 (1MPUTER TECHNOLCX3Y AND DEVELOPMENT Aug． 2008 一 种挖掘频繁项的新方法 陈 冰，张化祥 (山东师范大学信息科学与工程学院，山东济南 250014) 摘 要：介绍了关联规则挖掘的情况，然后对关联规则挖掘算法进行分析，并在此分析的基础上对经典的Apriori算法作出 了进一步的改进 ，从而提出了这种改进的关联规则挖掘算法——Apri ～New算法。Apriori—New算法只需对数据库扫 描一次，并在扫描过程 中通过不断将被标记为频繁项的项集提取出来 ，最终找出所有的频繁项集 。通过一个简单的实例 说明了该算法的扫描过程，从而体现了该Apriori—New算法的效率及其所具有的实用性。 关键词：数据挖掘 ；关联规则；Apriori算法 中图分类号：TP391 文献标识码 ：A 文章编号：1673—629X(2008)08—0118—03 A New M ethodofM iningFrequent_’‘Item CHEN Bing，ZHANG Hua—xiang (CollegeofInformationScienceandEngineering，ShandongNomralUniversity，Jinan250014，China) Abstract：Providesasurveyofthestudyinassociationrulegeneration．Andthenlliakesananalysisofthealgorithm ofassociationrulegen— eration．Onthebasisoftheanalysis，theclassicalalgoritlanofAprioriisanalyzed．Meanwhilethealgorithm ismakingafurthermodifica— tion．Thenanimpmvde Apriorialgoritmh ofApriori—New isplx3posed．Duetoitsadvna tageofscanning DBonlyonce，during theprocess ofscanning ，thefrequent—itemsaremarkednadselected．Intheend，allofthefrequent—itemscanbefound．Asimpleexampleisusedto show theprocessofscanning ．Thenthenew algorithm —Apriori—New ispr。p。sedwithhighefficiencyna dcertainpracticalsignificnace． Keywords：datamining ；associationrules；Apriorialgoritmh O 引 言 则是美国 IBM Almadenresearchcenter的 RabeshA— 数据挖掘_1，2]是从大量数据 中提取或 “挖掘”知 grawal等人于 1993年首先提出的，最近几年在数据挖 识，也称数据库中的知识发现 (KnowledgeDiscoveryin 掘研究领域对关联规则挖掘的研究开展得比较积极和 Database，II)D)，具体是指从大型数据库或数据仓库中 深入 。 提取人们感兴趣的知识，而且这些知识是隐含的、事先 未知的潜在有用信息，提取的知识一般可表示为概念 1 关联规则分析 (Concepts)，规则 (Rules)，规律(Regulari