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| 1 | 基于关系数据库的关联规则挖掘算法DB-growth显示文摘从大数据中挖掘隐藏的、多维的有价值的关联规则具有广泛的应用价值。关联规则挖掘经典算法Apriori存在重复扫描数据库并产生大量候选项集的瓶颈问题,FP-growth算法虽不产生候选集,但FP-tree不支持大数据的存储与遍历,不能有效支持大数据挖掘;另外,Apriori以及FP-growth算法实施增量挖掘都需要重构关联规则,不适用于增长型事务数据挖掘。针对这些问题,设计基于关系数据库表SourceIndex的DB-growth算法,采用模式组合生成模式串的方式,更新数据库构建频繁集,有效地提高了关联规则的挖掘效率,同时对增量挖掘及深度挖掘也能得到较好的支持。 | 白似雪 段仕林 梅舒 | 2015 | 南昌大学学报(理科版)2015，39，1： | 3 |
| 2 | 利用Apriori算法进行船舶缺陷数据研究分析 | 张晓宁 李娜 朱方娥 | 2016 | 舰船科学技术2016，38，14： | 2 |
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