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基于社会网络分析的多属性关联规则挖掘方法
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:情报学报
  • 时间:0
  • 页码:823-829
  • 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]哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨150001, [2]中国航天工程咨询中心,北京100037, [3]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金(60979016),高等学校博士点专项基金资助项目(20092302110060),教育部新世纪优秀人才支持项目资助(NCET-08-0171).
  • 相关项目:基于扩展的二次相对评价的航空公司竞争力评价模型研究
中文摘要:

应用社会网络分析的方法解决多属性关联规则挖掘的问题,这是解决这类问题全新的视角。首先,从啤酒的不同品牌与尿不湿不同颜色的搭配引出了多属性关联规则挖掘的问题,并指出这类问题也包含着广泛的评价和推荐问题;而后,基于社会网络分析的视角,建立了相应的图模型及与之等价的矩阵,通过对图和矩阵的分析,引出了多属性关联规则挖掘的方法;为了进一步使方法有助于程序化表达,将既有的方法通过引入“指标向量”实现了统一表达,这有助于程序递归的实现;最后,给出了本文方法的算法步骤,并将其应用在一个100000评估量规模的数据集上对方法进行实证分析。结果表明:本文通过社会网络分析的视角将抽象的关联规则挖掘变得可视化,这便于矩阵表达的引入,使得到的方法具有算法复杂度低、直观和易于把握的特征,相比于既有的多属性关联规则挖掘算法有优势。

英文摘要:

It is a new perspective to mine multi-attribution association rules by using the social network analysis. First, the problem of collocation between the brands of beer and the colors of diaper led to the concept of multi-attribution mining, which included wide range of evaluation and recommendation problems. Second, the method was created through the analysis of the graph and the equivalent matrix established from the social network analysis. Third, for the realization of procedural expression, an "index vector" was introduced to unify the formula of the above method, which helped recursion in the program. Forth, this paper made an empirical analysis upon the dataset with 100 000 evaluations by using the method and its algorithm. In conclusion, the application of social network analysis visualizes the abstract mining process, facilitates the introduction of matrix expressions and precedes the existed multi-attribution methods in the aspects of algorithm complexity, intuitive feature and ease to master.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,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,中国中国人文社科核心期刊,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)
  • 被引量:19778