| 基于概念格的多值属性关联规则挖掘 |
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| 引用本文： | 郭晓波,赵书良,王长宾,赵娇娇,刘军丹. 基于概念格的多值属性关联规则挖掘[J]. 计算机科学, 2014, 41(3): 267-271,309 |
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| 作者姓名： | 郭晓波 赵书良 王长宾 赵娇娇 刘军丹 |
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| 作者单位： | 河北师范大学数学与信息科学学院 石家庄050024;河北师范大学数学与信息科学学院 石家庄050024;河北师范大学数学与信息科学学院 石家庄050024;河北师范大学数学与信息科学学院 石家庄050024;河北师范大学数学与信息科学学院 石家庄050024 |
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| 基金项目： | 本文受河北省科学技术研究与发展计划项目(072435158D,09213515D,09213575D),河北师范大学硕士基金(201102002)资助 |
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| 摘 要： | 针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立了数据挖掘参数调整机制,以提高算法挖掘效率,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析。结合某省全员人口数据对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,算法性能具有较大提高。
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| 关 键 词： | 多值属性 概念格 关联规则 Apriori |
| 收稿时间： | 2013-05-27 |
| 修稿时间： | 2013-07-22 |
Multi-valued Attribute Association Rules Mining Based on Concept Lattice |
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| GUO Xiao-bo,ZHAO Shu-liang,WANG Chang-bin,ZHAO Jiao-jiao and LIU Jun-dan. Multi-valued Attribute Association Rules Mining Based on Concept Lattice[J]. Computer Science, 2014, 41(3): 267-271,309 |
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| Authors: | GUO Xiao-bo ZHAO Shu-liang WANG Chang-bin ZHAO Jiao-jiao LIU Jun-dan |
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| Affiliation: | Mathematics & Information Science College,Hebei Normal University,Shijiazhuang 050024,China;Mathematics & Information Science College,Hebei Normal University,Shijiazhuang 050024,China;Mathematics & Information Science College,Hebei Normal University,Shijiazhuang 050024,China;Mathematics & Information Science College,Hebei Normal University,Shijiazhuang 050024,China;Mathematics & Information Science College,Hebei Normal University,Shijiazhuang 050024,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Multi-valued attribute Concept lattice Association rules Apriori |
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