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一种量化关联规则挖掘算法
引用本文:佟 强,周园春,吴开超,,阎保平. 一种量化关联规则挖掘算法[J]. 计算机工程, 2007, 33(10): 34-35,69
作者姓名:佟 强  周园春  吴开超    阎保平
作者单位:[1]中国科学院计算技术研究所,北京100080 [2]中国科学院计算机网络信息中心,北京100080 [3]中国科学院研究生院,北京100080
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) , 中国科学院信息化建设重大基金
摘    要:提出了一种新的挖掘量化关联规则的方法.该方法使用聚类算法把数据库中的交易记录分成若干个簇,把簇投影到数值型属性所在的域,形成重叠的、有意义的区间.实验结果显示,这种方法能够有效地挖掘量化关联规则,并且能够发现以前的算法可能遗漏的重要的规则.

关 键 词:数据挖掘  量化关联规则  频集  聚类  量化关联规则  规则挖掘算法  Quantitative Association Rules  Mining  遗漏  发现  显示  结果  实验  区间  意义  属性  数值型  投影  记录  交易  数据库  聚类算法  使用  方法
文章编号:1000-3428(2007)10-0034-02
修稿时间:2006-05-30

A Method for Mining Quantitative Association Rules
TONG Qiang,ZHOU Yuanchun,WU Kaichao,YAN Baoping. A Method for Mining Quantitative Association Rules[J]. Computer Engineering, 2007, 33(10): 34-35,69
Authors:TONG Qiang  ZHOU Yuanchun  WU Kaichao  YAN Baoping
Affiliation:1. Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080; 2. Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080; 3. Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080
Abstract:This paper proposes a novel method to find quantitative association rules by clustering the transactions of a database into clusters and projecting them into the domains of the quantitative attributes to form meaningful intervals which may be overlapped. Experimental results show the method can efficiently find quantitative association rules, and can find important association rules which may be missed by the previous algorithms.
Keywords:Data mining   Quantitative association rule   Frequent set   Cluster
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