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AR-Markov模型在动态关联规则挖掘中的应用
引用本文:张忠林,刘俊,谢彦峰. AR-Markov模型在动态关联规则挖掘中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(14): 135-137. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.14.040
作者姓名:张忠林  刘俊  谢彦峰
作者单位:兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070
基金项目:兰州交通大学“青蓝”人才工程基金(No.QL-05-10A);;兰州市企业技术攻关计划项目(No.2009-1-4)
摘    要:针对规则随着时间变化的特点,为规则建立元规则对其支持度和置信度变化趋势的分析和预测模型。通过增加支持度向量和置信度向量这两种规则评价指标,给出了动态关联规则元规则的形式化定义。利用自回归Markov模型对动态关联规则的元规则进行了挖掘,并通过实例证明了该方法的有效性。

关 键 词:动态关联规则  元规则挖掘  自回归模型  Markov链  
收稿时间:2008-11-03
修稿时间:2009-1-19 

Auto-regression Markov model application in mining of dynamic association rule
ZHANG Zhong-lin,LIU Jun,XIE Yan-feng. Auto-regression Markov model application in mining of dynamic association rule[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(14): 135-137. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.14.040
Authors:ZHANG Zhong-lin  LIU Jun  XIE Yan-feng
Affiliation:School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China
Abstract:According to the characteristics of the rules change over time,it establishes the change trend analysis and forecasting model about support and confidence of the meta-association rule.By increasing the support and confidence vector evaluation of the rules,it gives the dynamic association rules of Meta-association formal definition.Using auto-regression Markov model of mining dynamic association rules of meta-association rules,it proves the effectiveness of this method.
Keywords:dynamic association rule  meta-association rule mining  auto-regression model  Markov chains
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