最小相关度优化PNARC算法的审计数据关联规则挖掘模型

发布时间：2018-09-12 10:01

【摘要】：为解决关系国计民生重要行业事后审计的弊端,本文针对PNARC算法在审计数据关联规则挖掘时存在的置信度约束无效、挖掘精度不高等问题,提出了一种最小相关度优化PNARC算法的审计数据关联规则挖掘模型。首先对置信度进行阈值双重优化,以提高负关联规则的程度,减少不相关的关联规则,然后对最小相关度进行概率分析,降低无关规则的产生几率。仿真实验结果表明,无论在挖掘精度还是算法运行时间上,都具有比PNARC算法更优异的性能。
[Abstract]:In order to solve the drawback of audit in the important industries related to the national economy and the people's livelihood, this paper aims at the problems of invalid confidence constraint and low mining precision in the mining of association rules of audit data based on PNARC algorithm. This paper presents a mining model of audit data association rules based on PNARC algorithm. In order to improve the degree of negative association rules and reduce irrelevant association rules, the probability of minimum correlation degree is analyzed to reduce the probability of irrelevant rules. The simulation results show that both the mining accuracy and the running time of the algorithm are better than the PNARC algorithm.
【作者单位】： 苏州工业园区服务外包职业学院;
【基金】：2017年度苏州工业园区服务外包职业学院校级教改项目(No.JG-201705)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2238665