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基于模糊概念的量化关联规则挖掘

Mining Quantitative Association Rules Based on Fuzzy Concepts

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【作者】 李乃乾沈钧毅

【Author】 LI Naiqian, SHEN Junyi (Institute of Computer Software, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049)

【机构】 西安交通大学计算机软件研究所西安交通大学计算机软件研究所 西安710049西安710049

【摘要】 提出了一种新的基于模糊概念的量化关联规则挖掘方法。该方法利用在量化属性域上定义的一组模糊概念表示属性间的关联关系,克服了传统的离散分区法的不足,使得规则的表示自然、简明,有利于专家理解。同时,给出了挖掘算法。

【Abstract】 A novel method for mining quantitative association rules based on fuzzy concepts is proposed. It employs a set of fuzzy concepts, which are defined in quantitative attribute domains, to represent the revealed regularities among quantitative attributes and effectively overcomes the drawbacks caused by the traditional discrete interval method. Besides, an algorithm for mining quantitative association rules is presented.

【基金】 国家自然科学基金项目(60173058)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2002年11期
  • 【分类号】TP311.12
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】126
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