最小支持度为区间值的加权Apriori算法

发布时间：2017-12-08 14:24

  本文关键词：最小支持度为区间值的加权Apriori算法

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【摘要】：为解决经典Apriori算法中最小支持度设定不当和数据库中各项目的重要程度不易给出的问题,采用区间量化方法计算出最小支持度满足的一个区间,用区间值代替单一的最小支持度.并根据引入的可能度概念对改进算法进行剪枝的策略,提出项目权重和最小支持度都为区间值的加权关联规则挖掘算法.通过UCI上的数据集对比改进算法和经典算法的性能.研究结果表明:改进算法解决了最小支持度设定过高或过低所带来的问题,并提高了算法的运行速度及有效率.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(50979035)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 近几年来,数据挖掘也称数据库中的知识发现,受到数据库研究人员的广泛关注.其中,关联规则是数据挖掘的重要领域之一.关联规则挖掘算法是从模糊的、有噪声的、大量的、随机的实际数据中,得出人们事先不知道的、隐含在其中的、但又是潜在、有用的关联信息和知识的过程.自从Agraw，

本文编号：1266715