有效率探勘關聯規則之演算法

Efficient Algorithms for Mining Association Rules

10.7117/JSET.200612.0083

陳垂呈(Chui-Cheng Chen)

資料探勘 ； 關聯規則 ； 布林運算 ； data mining ； association rules ； boolean computations

科學與工程技術期刊

2卷4期（2006 / 12 / 01）

83 - 91

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在大型資料庫中利用關聯規則(association rules)表示產品項目之間的關聯性，是資料探勘(data mining)最常使用的技術之一。在本篇論文中，我們提出兩個有效率的演算法分別來擷取關聯規則及包含有項目數量的關聯規則：一是以布林運算為基礎，根據Apriori演算法的執行步驟來擷取關聯規則；二是以布林運算為基礎，修改陳彥良等所提出之MQA-1演算法，從包裹資料庫中擷取包含有項目數量的關聯規則。從實驗評估中顯示，我們所提出之演算法的執行效率分別優於由Wur與Leu所提出之演算法及MQA-1演算法。

The association rule is one of the most popular technologies to find the associations between items in large databases. In this paper, we present two efficient algorithms for mining association rules and quantitative association rules, respectively. One is to mine association rules with the Boolean computation according to the Apriori algorithm. The other is to mine association rules including the quantities of items with the Boolean computation by modifying the MQA-1 algorithm proposed by Chen et al. in bag databases. The experiments show that the performances of both algorithms are faster than the algorithm proposed by Wur and Leu's algorithm and the MQA-1 algorithm, respectively.