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一种改进的Apriori算法在精准扶贫中的应用研究

论文摘要

随着精准扶贫建档立卡工作的实施,精准扶贫系统已积累了大量数据,利用高效的关联规则算法挖掘其中隐含的有用信息对助力精准扶贫工作具有重要意义。本文针对贫困户建档立卡数据的数据重复率高,属性多样特点,提出一种改进的Apriori算法,利用对矩阵的数据结构和集合的相关性质来构建候选项集,避免重复扫描数据库以及逐层的剪枝连接运算,提高算法挖掘效率;通过对实际贫困户建档立卡数据进行挖掘,证明了该算法在最小支持度阈值较低的条件下挖掘效率优于传统Apriori算法。

论文目录

  • 1 频繁项集挖掘
  •   1.1 基本概念
  •   1.2 相关性质
  • 2 算法改进
  •   2.1 Apriori＿BOMS算法
  •   2.2 Apriori＿BOMS算法实例
  • 3 实验结果与分析
  •   3.1 实验环境与数据
  •   3.2 实验结果分析
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 何庆,刘亮

    关键词: 关联规则,频繁项集,精准扶贫,算法

    来源: 贵州大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技,经济与管理科学

    专业: 计算机软件及计算机应用,农业经济

    单位: 贵州大学大数据与信息工程学院

    基金: 贵州省科技计划项目重大专项资助(黔科合重大专项字[2016]3022,黔科合重大专项字[2018]3002),贵州省公共大数据重点实验室开放课题资助(2017BDKFJJ004,2017BDKFJJ034),贵州省教育厅青年科技人才成长项目资助(黔科合KY字[2016]124)

    分类号: F323.8;TP311.13

    DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2019.06.10

    页码: 46-52

    总页数: 7

    文件大小: 1252K

    下载量: 297

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/54ccb5c463027bd0ebae186e.html