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基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法
  • ISSN号:1001-0548
  • 期刊名称:《电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[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]重庆大学计算机学院,重庆沙坪坝区400030, [2]重庆大学电气工程博士后流动站,重庆沙坪坝区400030, [3]华为深圳技术有限公司,广东深圳518129
  • 相关基金:教育部留学回国人员启动基金(教外司留[2007]1108-10); 中国博士后科学基金(20070420711)
中文摘要:

项目的引入使得挖掘出的频繁项集成倍增加,同时生成的关联规则数量更加庞大,引入兴趣度来约束从频繁项集中提取关联规则的数量。分析现有的兴趣度模型,从中选择了一种适合于含正负项目的关联规则挖掘的兴趣度方法,并且提出了置信度的一个性质,描述了含正负项目的频繁项集挖掘关联规则的算法,并对矛盾关联规则进行了分析。实验结果表明,该算法是有效和可行的。

英文摘要:

Negative item brings the increase of frequent items and makes association rules doubled.Interest measure is adopted to restrict the amount.By analyzing current interest measure models,the deviation-based interest measure is chosen and the confidence property is presented.An association rule mining algorithm based on interest measure with positive and negative items is described.And the analysis of conflict association rules is given.The experimental results indicate the given algorithm is efficient and feasible.

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期刊信息
  • 《电子科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:电子科技大学
  • 主编:周小佳
  • 地址:成都市成华区建设北路二段四号
  • 邮编:610054
  • 邮箱:xuebao@uestc.edu.cn
  • 电话:028-83202308
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0548
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1207/T
  • 邮发代号:62-34
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科...,中国期刊方阵双百期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 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,美国工程索引,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)
  • 被引量:12314