《表4 Apriori算法输出数据表》

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《绵阳机场过站航班地面保障流程延误预警研究》

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通过Python编程对Apriori算法进行求解，算法的原理是首先搜索所有的频繁项集，然后通过设置最小支持度0.1筛选出现频率较低的项集得到候选项集，接下来寻找关联规则，通过设置最小置信度0.5筛选保留强关联项集。整理得出如表4所示的关联规则。支持度和置信度越大，说明在航班保障中该关联规则出现的频率越高。保留下来的支持度均大于0.1，置信度均大于0.5，说明剔除了小概率事件。当提升度大于1，该关联规则为有效的强关联，且数值越大，关联性越强；当提升度等于1，前后项相互独立；当提升度小于1，为无效的强关联，故在表4中剔除关联规则10。