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基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法

Algorithms for Data Cube-Based Intra-dimensional Association Rules Mining

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【作者】 杨学兵蔡庆生

【Author】 YANG Xuebing, CAI QingshengComputer Science Department, Anhui University of Technology, Ma’an shan 243002, ChinaComputer Science Department, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China

【机构】 安徽工业大学计算机科学系中国科技大学计算机科学系 马鞍山 243002合肥 230027

【摘要】 针对数据立方体的结构特点,结合联机分析处理技术,提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法.以合肥农河超市实际数据作为测试数据,给出了两种算法的实验结果.结果表明,两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异,分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘.

【Abstract】 Two algrithms for data cube-based intra-dimensional association rules mining are proposed by lucubrating into the structure of data cube and integrating with the technology of online analytical processing. Experiment results show that the two algorithms are respectively suitable for different support-constrained association rules mining.

【基金】 国家自然科学基金项目资助(No.60075015);安徽省教育厅科研经费资助(No.2002KJ046)
  • 【文献出处】 北京科技大学学报 ,Journal of University of Science and Technology Beijing , 编辑部邮箱 ,2003年01期
  • 【分类号】TP311
  • 【被引频次】19
  • 【下载频次】272
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