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基于属性相悖集的有明确语义的关联规则挖掘方法APSM

Attribute Paradox Set-based Method for Mining Association Rules of Definite Semanteme

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【Author】 Ni Tianni Yu Qingzi Zuo Lijuan Sun Junyi (College of Computer&Information Engineering,Hohai University,Nanjing210098)

【机构】河海大学计算机及信息工程学院；河海大学计算机及信息工程学院南京210098；南京210098；南京210098；

【摘要】发现关联规则是知识发现的有效方法之一,现有的关联规则挖掘算法,对于存在数据属性相悖时,往往会挖掘出一些无法理解的关联规则。该文针对学生素质综合评估,提出一种基于属性相悖集的过程和优先序列方法,成功地判定和消除了相悖属性,从而使所挖掘出的关联规则成为有明确语义的知识。更多还原

【Abstract】 Mining association rules is an important field in kdd,but in practice,some incomprehensible rules are found with attribute paradox.This paper proposes an algorithm to process attribute paradox successfully,so associaton rules are found with definite semanteme.更多还原

【关键词】关联规则；数据挖掘；知识发现；属性相悖集； APSM；
【Key words】 Association Rules； Data Mining； Knowledge Discovery in Database(KDD)； Attribute-paradox Set； Attribute-paradox Set-based Method(APSM)；

【基金】河海大学科技创新基金资助项目(编号:2001401343)

【文献出处】计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2002年21期

【分类号】TP311.12
【被引频次】2
【下载频次】46

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