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A dynamic improved apriori algorithm and its experiments in web log mining

文献类型： 会议论文

第一作者： Luan, RuPeng

作者： Luan, RuPeng 1 ;

作者机构： 1.Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Institute of Agricultural Scientech Information, China, 100097

会议名称： International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery

主办单位：

页码： 1261-1264

摘要： Apriori algorithm is an influential data mining algorithm which can mining the frequent sets of Boolean association rules. But its efficiency is not high and cannot do dynamic mining, for these reasons a new association rules algorithm which is suitable for dynamic database mining was proposed. Furthermore, the new algorithm is applied to the web log mining. Compared with original algorithm, experiments show that the performance of the new algorithm is improved to some extent.

分类号： TP18

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