计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
10期
2820-2826
,共7页
数据挖掘%关联规则%矩阵加权正负关联规则%项集
數據挖掘%關聯規則%矩陣加權正負關聯規則%項集
수거알굴%관련규칙%구진가권정부관련규칙%항집
data mining%association rule%matrix-weighted positive and negative association rule%itemset
针对现有加权关联规则挖掘算法不能适用于矩阵加权数据的缺陷,给出一种新的矩阵加权项集剪枝策略,构建矩阵加权正负关联模式评价框架SRCCCI,提出一种新的基于SRCCCI评价框架的矩阵加权正负关联规则挖掘算法MWARM-SRCCCI.该算法克服了现有挖掘技术的缺陷,采用新的剪枝技术和模式评价方法,挖掘有效的矩阵加权正负关联规则,避免一些无效和无趣的模式产生.以中文Web测试集CWT200g为实验数据,与现有无加权正负关联规则挖掘算法比较,MWARM-SRCCCI算法的挖掘时间减幅最大可达74.74％.理论分析和实验结果表明,MWARM-SRCCCI算法具有较好的剪枝效果,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到极大提高,其关联模式可为信息检索提供可靠的查询扩展词来源.
針對現有加權關聯規則挖掘算法不能適用于矩陣加權數據的缺陷,給齣一種新的矩陣加權項集剪枝策略,構建矩陣加權正負關聯模式評價框架SRCCCI,提齣一種新的基于SRCCCI評價框架的矩陣加權正負關聯規則挖掘算法MWARM-SRCCCI.該算法剋服瞭現有挖掘技術的缺陷,採用新的剪枝技術和模式評價方法,挖掘有效的矩陣加權正負關聯規則,避免一些無效和無趣的模式產生.以中文Web測試集CWT200g為實驗數據,與現有無加權正負關聯規則挖掘算法比較,MWARM-SRCCCI算法的挖掘時間減幅最大可達74.74％.理論分析和實驗結果錶明,MWARM-SRCCCI算法具有較好的剪枝效果,候選項集數量和挖掘時間明顯減少,挖掘效率得到極大提高,其關聯模式可為信息檢索提供可靠的查詢擴展詞來源.
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