为了提高用户需求数据挖掘的时效性及准确性,提出基于径向基函数神经网络的数据关联挖掘算法。在对数据频繁项集约束性关联规则研究的条件下,通过约简计算,得到满足约束条件的候选数据集,并对用户需求数据频繁项集更新;利用径向基函数神经网络对候选数据集进行训练优化,通过上界剪枝法,获取用户需求数据,并实现其实时挖掘。实验结果表明,所提数据挖掘算法执行效率受数据规模变化的影响较小,挖掘效率更高,扩展性更好。
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