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挖掘有效的关联规则

Mining Efficacious Association Rules

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【作者】 伊卫国卫金茂王名扬

【Author】 YI Wei-guo,WEI Jin-mao,WANG Ming-yang( Institute of Computational Intelligence,Northeast Normal University,Changchun 130024,China)

【机构】 东北师范大学计算智能研究所东北师范大学计算智能研究所 吉林长春130024吉林长春130024吉林长春130024

【摘要】 本文分析了关联规则的衡量标准,针对其中的缺点和不足,提出了一种匹配度方法用以取代置信度,并将该方法生成的规则与支持度置信度框架生成的规则做了比较。结果表明,用本文方法生成的规则不仅前件和后件具有较高的相关性,而且减少了冗余规则的生成。

【Abstract】 In this paper, we analyze the measure standard for association rules. In order to avoid the limitation in the criterion, we propose a new method of matching as the substitution of confidence. Experimental results show that there is higher correlation between the antecedent and the consequent of the rules produced by the improved method compared with the rules produced by the support-confidence framework. Furthermore, the improved method decreases the generation of redundancy rules.

【关键词】 数据挖掘关联规则相关性匹配度
【Key words】 data miningassociation rulecorrelationmatching
  • 【文献出处】 计算机工程与科学 ,Computer Engineering & Science , 编辑部邮箱 ,2005年07期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】24
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