软件学报
軟件學報
연건학보
JOURNAL OF SOFTWARE
2008年
10期
2597-2610
,共14页
肖波%徐前方%蔺志青%郭军%李春光
肖波%徐前方%藺誌青%郭軍%李春光
초파%서전방%린지청%곽군%리춘광
可信关联规则%极大团%数据挖掘%邻接矩阵%告警关联
可信關聯規則%極大糰%數據挖掘%鄰接矩陣%告警關聯
가신관련규칙%겁대단%수거알굴%린접구진%고경관련
目前的关联规则挖掘算法主要依靠基于支持度的剪切策略来减小组合搜索空间.如果挖掘潜在的令人感兴趣的低支持度模式,这种策略并非有效.为此,提出一种新的关联模式--可信关联规则(credible association rule,简称CAR),规则中每个项目的支持度处于同一数量级,规则的置信度直接反映其可信程度,从而可以不必再考虑传统的支持度.同时,提出MaxCliqueMining算法,该算法采用邻接矩阵产生2-项可信集,进而利用极大团思想产生所有可信关联规则.提出并证明了几个相关命题以说明这种规则的特点及算法的可行性和有效性.在告警数据集及Pumsb数据集上的实验表明,该算法挖掘CAR具有较高的效率和准确性.
目前的關聯規則挖掘算法主要依靠基于支持度的剪切策略來減小組閤搜索空間.如果挖掘潛在的令人感興趣的低支持度模式,這種策略併非有效.為此,提齣一種新的關聯模式--可信關聯規則(credible association rule,簡稱CAR),規則中每箇項目的支持度處于同一數量級,規則的置信度直接反映其可信程度,從而可以不必再攷慮傳統的支持度.同時,提齣MaxCliqueMining算法,該算法採用鄰接矩陣產生2-項可信集,進而利用極大糰思想產生所有可信關聯規則.提齣併證明瞭幾箇相關命題以說明這種規則的特點及算法的可行性和有效性.在告警數據集及Pumsb數據集上的實驗錶明,該算法挖掘CAR具有較高的效率和準確性.
목전적관련규칙알굴산법주요의고기우지지도적전절책략래감소조합수색공간.여과알굴잠재적령인감흥취적저지지도모식,저충책략병비유효.위차,제출일충신적관련모식--가신관련규칙(credible association rule,간칭CAR),규칙중매개항목적지지도처우동일수량급,규칙적치신도직접반영기가신정도,종이가이불필재고필전통적지지도.동시,제출MaxCliqueMining산법,해산법채용린접구진산생2-항가신집,진이이용겁대단사상산생소유가신관련규칙.제출병증명료궤개상관명제이설명저충규칙적특점급산법적가행성화유효성.재고경수거집급Pumsb수거집상적실험표명,해산법알굴CAR구유교고적효솔화준학성.
