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基于改進關聯規則算法的警情數據分析

王云; 李叢 南京理工大學泰州科技學院移動互聯網學院; 江蘇泰州225300
  • 警情數據
  • 關聯規則
  • apriori算法
  • 壓縮矩陣
  • 權值參數

摘要:針對傳統Apriori算法挖掘警情數據的缺點,提出一種改進的Apriori算法。該算法首先在關聯規則發現階段引入權值參數,設計支持度閾值函數,以挖掘不常發生的重大案情發生規律;然后提出一種壓縮矩陣優化算法,將數據壓縮存儲在只有0或1的矩陣中,并用2個數組來記錄矩陣中每一行及每一列1的總數,可多次壓縮矩陣,提升挖掘效率;最后將改進的算法用于實際的警情數據挖掘分析,給出關聯規則挖掘結果。實驗表明,改進算法不僅執行效率較傳統算法有所提升,且針對警情數據的挖掘結果準確性也有所提高。

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計算機與現代化

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