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Apriori算法是第一個關聯規則挖掘算法，也是最經典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數據庫中項集的關系，以形成規則，其過程由連接（類矩陣運算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結果）組成。該算法中項集的概念即為項的集合。包含K個項的集合為k項集。項集出現的頻率是包含項集的事務數，稱為項集的頻率。如果某項集滿足最小支持度，則稱它為頻繁項集。[1]

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 為了解決數據挖掘中關聯規則Apriori算法存在的缺陷，提出了一種全新的基于對候選項集處理的改進算法。該算法主要采用一次掃描數據庫和對候選項集進行計數處理的方法，實現了減少執行時間以及計算量的目的。實際應用表明，改進后的Apriori算法具有操作簡便、測試準確的特點，達到了提高數據挖...

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