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模糊关联规则及挖掘算法  
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【英文篇名】 AN ALGORITHM FOR MINING FUZZY ASSOCIATION RULES
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【作者】 程继华; 施鹏飞; 郭建生;
【英文作者】 CHENG Jihua SHI Pengfei GUO Jiansheng (Institute of Image Processing & Pattern Recognition Shanghai Jiaotong University Shanghai 200030 );
【作者单位】 上海交通大学图像处理与模式识别研究所;
【文献出处】 小型微型计算机系统 , MINI-MICRO SYSTEMS, 编辑部邮箱 1999年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 知识发现; 模糊关联规则; 有趣性;
【英文关键词】 Knowledge discovery Fuzzy association rules Interestingness;
【摘要】 关联规则的挖掘是知识发现的重要研究内容之一.目前对关联规则的研究,仅限于用确定的、精确的概念表示的确定关联规则.由于客观世界的多样性和复杂性,许多事物难于用精确和确定的概念表示,用确定关联规则不能有效地表达数据之间的关联规则.本文提出了模糊关联规则的概念,研究了模糊关联规则的性质和挖掘算法,同时还提出了一种新的规则有趣性的度量函数.
【英文摘要】 Mining association rules is one of the important aspects of knowledge discovery. In current researches, mining definite association rules which is expressed by the definite and accurate concept, has been studied. In many circumstances, the objective data is complex and diversity, is difficult to be expressed by definite and accurate concept. Fuzzy associations rules expressed by the fuzzy concept is proposed in the paper. An algorithm for mining fuzzy association rules is also proposed. A new interestingnes...
【基金】 国家自然科学基金
【分类号】 TP311.13,TP311.13
【正文快照】 1引言知识发现是指从大量原始数据中挖掘出合法的,新奇的,有用的,可理解的模式〔2〕,关联规则(AsociationRules)是数据挖掘的重要研究内容.给定一个事务(Transaction)集合,每个事务由一组项目(itemset)组成,关联规则表示为A?

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