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向量空间模型中完全加权关联规则的挖掘
引用本文:谭义红,林亚平. 向量空间模型中完全加权关联规则的挖掘[J]. 计算机工程与应用, 2003, 39(13): 208-211
作者姓名:谭义红  林亚平
作者单位:湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082
基金项目:湖南省自然科学基金资助项目(编号:01JJY1007)资助
摘    要:项目加权关联规则挖掘是通过对具体项目赋予一定的权值来挖掘人们更加感兴趣的关联规则,其中具体项目的权值在数据库中是固定不变的。但现实数据库中,存在着所有项目权值会发生变化的问题。针对此类问题,文章提出新的加权关联规则模型,并提出了完全加权关联规则的挖掘算法。实验结果表明该算法是有效的。

关 键 词:数据挖掘  知识发现  完全加权关联规则  向量空间模型
文章编号:1002-8331-(2003)13-0208-04
修稿时间:2002-08-01

Mining All-weighted Association Rules from Vector Space Model
Tan Yihong Lin Yaping. Mining All-weighted Association Rules from Vector Space Model[J]. Computer Engineering and Applications, 2003, 39(13): 208-211
Authors:Tan Yihong Lin Yaping
Abstract:Discovery of association rules with weighted items can find more interesting association rules,through giving the weight value for individual items.The weight value for individual items is fixed in database.However,the fact is that in real world database,the weight value for individual items is varied.Aiming at the problem,this paper put s forward a new model of weighted association rules for solving the problem,and proposes an algorithm to discover all-weighted association rules.The experiment shows that this algorithm is efficient.
Keywords:data mining  knowledge discovery  all-weighted association  vsm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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