1) Large database of sales transactions
大型交易事务数据库
2) transaction data
事务数据，交易数据
3) transaction database
交易数据库
1.
Compared with apriori algorithm,the new improved algorithm is more efficiency especially being used in a larger transaction database.
与Apri ori算法相比,在较大型的交易数据库中,效率明显提高。
2.
This paper studies a clustering algorithm of transaction database based on self-organizing map(SOM) neural network.
研究了一种基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)神经网络的交易数据库聚类方法,该方法首先对数据库中的数据项进行SOM训练学习产生初步的聚类结果,然后对第一次获得的聚类结果进行二次聚类,与直接聚类方法相比,该方法提高了聚类的效率,减少了计算时间。
4) transactional database
事务数据库
1.
Based on these supersets and union sets,some theorems and corollary about reducing transactional database and an AprioriNEW algorithm are established.
该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集,逐步约简事务数据库中的事务,提高了关联规则的挖掘效率。
2.
Based on distributed transactional database system constructed by P2P,the paper extends the most classical algorithm Apriori.
基于以P2P网络模式构建的分布式事务数据库,对Apriori算法进行了推广。
5) transaction database
事务数据库
1.
In order to mine association rules, it used frequent 1 itemset to reorganize the transaction database.
为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能。
2.
To update original association rules when a new transaction database is added to the original database and the minimum support threshold and minimum confidence threshold are kept unchanged, a simple and high-efficiency incremental updating algorithm for mining association rules is presented.
针对一个新的事物数据库加到原有的事务数据库中,在最小支持度和最小置信度都不变的情况下相应关联规则的更新问题,提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法。
6) Database Transaction
数据库事务
1.
Database Transaction manipulation is very important in database programming.
数据库事务操作是数据库应用程序开发中非常重要的操作,通过正确的事务操作可以控制数据的完整性。
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