安徽工业大学学报（自然科学版）
安徽工業大學學報（自然科學版）
안휘공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF ANHUI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2014年
3期
318-322
,共5页
关联规则挖掘%粒子群优化算法%支持度%置信度%最优规则
關聯規則挖掘%粒子群優化算法%支持度%置信度%最優規則
관련규칙알굴%입자군우화산법%지지도%치신도%최우규칙
association rule mining%particle swarm optimization%support%confidence%best rules
针对关联规则挖掘过程中定义最小支持度与置信度的阈值具有主观性的问题,提出一种迭代粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的方法挖掘关联规则.通过定义要提取的规则数目(M)的值,采用支持度和置信度定义适应函数,粒子群优化算法迭代,从数据集中提取最优的规则.算法避免了apriori算法需要设定最小支持度和最小置信度阈值等问题.通过对3个不同类型典型数据集挖掘验证算法的有效性,结果表明,使用PSO获得的规则平均支持度和置信度与apriori算法挖掘到的规则相比有明显提高.
針對關聯規則挖掘過程中定義最小支持度與置信度的閾值具有主觀性的問題,提齣一種迭代粒子群優化(particle swarm optimization,PSO)的方法挖掘關聯規則.通過定義要提取的規則數目(M)的值,採用支持度和置信度定義適應函數,粒子群優化算法迭代,從數據集中提取最優的規則.算法避免瞭apriori算法需要設定最小支持度和最小置信度閾值等問題.通過對3箇不同類型典型數據集挖掘驗證算法的有效性,結果錶明,使用PSO穫得的規則平均支持度和置信度與apriori算法挖掘到的規則相比有明顯提高.
침대관련규칙알굴과정중정의최소지지도여치신도적역치구유주관성적문제,제출일충질대입자군우화(particle swarm optimization,PSO)적방법알굴관련규칙.통과정의요제취적규칙수목(M)적치,채용지지도화치신도정의괄응함수,입자군우화산법질대,종수거집중제취최우적규칙.산법피면료apriori산법수요설정최소지지도화최소치신도역치등문제.통과대3개불동류형전형수거집알굴험증산법적유효성,결과표명,사용PSO획득적규칙평균지지도화치신도여apriori산법알굴도적규칙상비유명현제고.
