节点文献

基于集合枚举树的最小预测集挖掘算法

Algorithm of Mining Minimal Prediction Set Based on Set-enumeration Tree

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 张军陈凯明

【Author】 ZHANG Jun,CHEN Kai-ming(Computer Department,University of Science and Technology of China,Hefei 230027)

【机构】 中国科学技术大学计算机系中国科学技术大学计算机系 合肥230027合肥230027

【摘要】 为缩减关联规则存储空间和方便查询关联规则,提出一种前件为单一项目的最小预测集算法。利用集合枚举树找到最大频繁项目集,据此来挖掘最小预测集。对规则扩展的有效性进行证明。实验结果表明,通过该算法得到的最小预测集比传统方法小1个数量级。

【Abstract】 For reducing the spaces of rule database and facilitating users to query,the minimal prediction set is used and mined using maximum frequent item sets which are found by a set-enumeration tree.The effectiveness of rule expansion is proved in theory.Experimental results show that it is efficient to reduce 1 order of the traditional one.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60573170)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2008年09期
  • 【分类号】TP311.13
  • 【下载频次】60
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络