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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
【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.
【关键词】 关联规则;
集合枚举树;
最小预测集;
最大频繁集;
【Key words】 association rules; set-enumeration tree; minimal prediction set; maximum frequent item sets;
【Key words】 association rules; set-enumeration tree; minimal prediction set; maximum frequent item sets;
【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