基于改进的apriori算法的r/m集成供应链风险预测

针对r/m集成供应链的风险的特点提出apriori算法进行预测，首先通过分析其风险的组成特性，建立风险数据库，提取风险数据库的相关信息，应用apriori算法进行处理，通过找出风险发生的关联性找出风险的发生规律。利用改进候选项提取的方法减小apriori算法的空间复杂度以提高运行效率。分析apriori算法的计算结果，发掘风险事件与风险结果间的关联规则，解析结果，完成对r/m集成供应链的风险预测。通过仿真实验对算法进行了验证，结果表明该方法是可行的。