基于多目标烟花算法的关联规则挖掘

发布时间：2018-09-03 12:09

【摘要】：针对量化关联规则的特点,提出基于多目标烟花算法和反向学习的量化关联规则挖掘算法.该算法通过多目标烟花算法全面搜索关联规则,引入反向学习提高算法收敛速度并降低算法陷入局部最优的概率,使用基于相似度的冗余淘汰机制保持库中关联规则的多样性,经过多次迭代最终获得关联规则集合.文中算法无需人为指定支持度、置信度等阈值,实验表明,算法在不同数据集上均获得稳定结果,能充分覆盖数据集,在可靠性、相关性及可理解性之间获得较好的均衡.
[Abstract]:According to the characteristics of quantized association rules, a mining algorithm of quantized association rules based on multi-objective fireworks algorithm and reverse learning is proposed. In this algorithm, multi-objective fireworks algorithm is used to search association rules, reverse learning is introduced to improve the convergence speed of the algorithm and reduce the probability of the algorithm falling into the local optimum, and the similarity based redundancy elimination mechanism is used to maintain the diversity of association rules in the database. After many iterations, the set of association rules is obtained. The proposed algorithm does not need artificial support and confidence threshold. Experiments show that the algorithm can obtain stable results on different data sets, and can cover the data sets adequately, and achieve a better balance between reliability, correlation and comprehensibility.
【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61262049) 江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ13087)资助~~
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2219940