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双聚类的关联规则挖掘方法
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:0
  • 页码:561-565
  • 语言:中文
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国农业大学理学院 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心 北京工业大学应用数理学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10631070;10601064).
  • 相关项目:数据挖掘中的凸规划理论与方法
中文摘要:

为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性.

英文摘要:

In order to make all the association rule algorithms be used for bi-clustering,the bi-cluster problem has been translated into the problem of finding frequent sets in the association rule.With the advent of many algorithms for bi-clustering,the author s technique not only can obtain the bi-clusters,but also can get extra information associated with the bi-cluster.Experimental results on gene expression data show the effectiveness of the strategy.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
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  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
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  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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