位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于粗糙集理论的ORD关联规则挖掘算法
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] 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]湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60603053);教育部重点支持基金项目(106158).
中文摘要:

关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注。针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法。该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法——ORD算法获取关联规则。将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好。

英文摘要:

Association rule mining algorithm is one of the important tasks in data mining. Using rough set theory to discovery association rule is being attended extensively. It is a promising approach. For incomplete information system, a rough set theory based fast ORD algorithm for mining association rules is presented. The attribute reduction algorithm is used to reduce attributes firstly. Then the fast and efficient algorithm for pruning redundant itemsets and redundant rules, ORD algorithm is applied to obtaining association rules. This algorithm is compared with other congeneric and popular algorithms on UCI four data sets respectively. Experimental results show it has good performance.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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)
  • 被引量:45616