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文中介紹了Apriori 算法，并從逐漸減少掃描的數(shù)據(jù)量和減少掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)兩個(gè)
方面對(duì)Apriori 算法進(jìn)行優(yōu)化，介紹了AprioriTid 算法和Partition 算法。根據(jù)這兩種算法的
優(yōu)勢(shì)又將兩者進(jìn)行結(jié)合，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)采用Partition 算法，將數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)，而在每個(gè)分區(qū)中又采用AprioriTid 算法。此外，在將數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)預(yù)處理，即將支持?jǐn)?shù)較高的兩項(xiàng)集盡可能地放在同一個(gè)分區(qū)中，最后將結(jié)合的結(jié)果與單純采用一種算法的效率進(jìn)行比較。
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優(yōu)勢(shì)又將兩者進(jìn)行結(jié)合，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)采用Partition 算法，將數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)，而在每個(gè)分區(qū)中又采用AprioriTid 算法。此外，在將數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)預(yù)處理，即將支持?jǐn)?shù)較高的兩項(xiàng)集盡可能地放在同一個(gè)分區(qū)中，最后將結(jié)合的結(jié)果與單純采用一種算法的效率進(jìn)行比較。
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