计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2007年
6期
216-218
,共3页
马占欣%王新社%黄维通%陆玉昌
馬佔訢%王新社%黃維通%陸玉昌
마점흔%왕신사%황유통%륙옥창
数据挖掘%关联规则%兴趣度%置信度%提升率
數據挖掘%關聯規則%興趣度%置信度%提升率
수거알굴%관련규칙%흥취도%치신도%제승솔
在关联规则挖掘中,通常使用最小支持度和最小置信度两个门限来衡量一条规则是不是一个强规则.本文对最小置信度这个参数的实际意义,从理论和实践上进行了分析研究和探讨,发现使用最小置信度进行限制不仅所挖掘出的规则质量较低,还有可能遗漏一些具有重要价值的规则,进一步提出提升率比置信度更能反映实际情况,在关联规则挖掘中改用最小支持度和最小提升率作为衡量准则,其结论更加准确,意义也更明确.
在關聯規則挖掘中,通常使用最小支持度和最小置信度兩箇門限來衡量一條規則是不是一箇彊規則.本文對最小置信度這箇參數的實際意義,從理論和實踐上進行瞭分析研究和探討,髮現使用最小置信度進行限製不僅所挖掘齣的規則質量較低,還有可能遺漏一些具有重要價值的規則,進一步提齣提升率比置信度更能反映實際情況,在關聯規則挖掘中改用最小支持度和最小提升率作為衡量準則,其結論更加準確,意義也更明確.
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