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一种新的关联规则挖掘的模型 总被引:1,自引:0,他引:1
1.引言 support-confidence模型是正关联规则挖掘普遍应用的模型,而如何度量关联规则的不确定性则是正关联规则挖掘中的重要问题之一。在该模型中,用supp(X∪Y)和conf(X→Y)来度量关联规则X→Y的不确定性。然而,用这一度量标准可能会得到诸如X→Y,但X与Y不相关(或独立)的规则。可见,用conf(X→Y)来度量关联规则是不够的. 实际应用中,我们不仅要挖掘正关联规则,而且还要挖掘负关联规则。正关联规则即形如X→Y的式子,负关联规则即形如X→Y的式子,其中X,YI,X∩Y=,I为数据库D中的所有项的集合,首先看一个例子,若p(c)=0.6,p(t)=0.4,p(t∪c)=0.05,p(t∪c)=0.35,minconf=0.52,有p(t∪c)/p(t)=0.05/0.4=0.125minconf。因此,t→c为一有效规则。 相似文献
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基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型。介绍了该规则挖掘模型的主要步骤,模型中应用了属性约简和规则约简技术,并给出了该两个技术的算法。 相似文献
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快速多层次关联规则的挖掘 总被引:10,自引:0,他引:10
知识发现是指对原始数据进行分析,提取出隐含的,有用的规则,是当前快速发展的研究领域,是知识获取的重要方法,关联规则是知识发现的重要研究内容之一,本文提出了一种新的多层次关联规则挖掘算法ML_AR,算法ML_AR在挖掘过程中,只对最低概括层次上的候选系模式进行模式的匹配计算,求解出简化的频繁式集合,最后再求解各个概括层次上的繁频模式集合,算法ML_AR有效地利用了概括的层次关系,减少了模式的匹配计算 相似文献
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基于神经网络规范约束的关联规则挖掘 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了现有关联规则挖掘所潜在的问题,给出了约束关联查询的定义和基于神经网络规范约束集的构建;在此基础上,提出了基于神经网络规范约束的关联规则挖掘解决方案(CARMRNN),并给出了其体系框图和实现算法。 相似文献
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多表间关联规则的并行挖掘算法 总被引:5,自引:0,他引:5
左万利 《小型微型计算机系统》1999,20(8):574-577
通过关键字符相关属性之间的联系,在不进行连接操作的情况下,探讨了多表间关联规则的数据挖掘问题。给出了相关的数据结构和具体有较好并行度的算法,并对算法作了定性分析。 相似文献
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挖掘关联规则中的Apriori算法的研究 总被引:19,自引:1,他引:19
文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题,分析和探讨了Apriori算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过例子说明算法的执行过程。 相似文献
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提出了一种新的基于模糊概念的量化关联规则挖掘方法,该方法利用在量化属性域上定义的一组模糊概念表示属性间的关联关系,克服了传统的离散分区法的不足,使得规则的表示自然,简明,有利于专家理解,同时,给出了挖掘算法。 相似文献
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联机分析关联规则挖掘的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在对关联挖掘、数据仓库、OLAP研究的基础之上,提出了联机分析关联规则挖掘的方法,并给出了针对该方法的特定算法。研究表明,同孤立的关联规则挖掘方法相比,该方法具有较大的灵活性和更高的效率。 相似文献
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一种基于Apriori的高效关联规则挖掘算法的研究 总被引:32,自引:3,他引:32
文章在关联规则挖掘算法Apriori的基础上,分析和探讨了AprioriTid算法,并给出了该算法的实现思想,同时通过实例说明了算法的执行过程。 相似文献
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一种划分多值属性的关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的划分方法求拐点,可以根据数据的实际分开布将数量型定义划分为多个定性概念,这种划分符合数据分布的自然性并有利于模式的解释,从而最终得到概括的、易理解的、有效的关联规则。 相似文献
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