计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
10期
2918-2923,2929
,共7页
文本挖掘%矩阵加权关联规则%频繁项集%知识发现
文本挖掘%矩陣加權關聯規則%頻繁項集%知識髮現
문본알굴%구진가권관련규칙%빈번항집%지식발현
text mining%matrix-weighted association rule%frequent itemset%knowledge discovery
提出一种矩阵加权关联模式支持度计算方法及其相关定理,给出矩阵加权项集剪枝策略,基于该剪枝策略提出一种基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘算法MWAR-Miner(matrix-weighted association rules-miner).该算法克服现有的项无加权和项权值固定条件下挖掘关联规则的缺陷,采用新的剪枝技术和模式支持度计算方法挖掘有效的矩阵加权关联规则,避免无效的和无趣的模式产生.以中文数据集CWT200g和英文数据集NTCIR-5为实验数据,理论分析和实验结果表明,与现有矩阵加权模式挖掘算法和基于无加权的挖掘算法比较,该算法挖掘的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.
提齣一種矩陣加權關聯模式支持度計算方法及其相關定理,給齣矩陣加權項集剪枝策略,基于該剪枝策略提齣一種基于項權值變化的矩陣加權關聯規則挖掘算法MWAR-Miner(matrix-weighted association rules-miner).該算法剋服現有的項無加權和項權值固定條件下挖掘關聯規則的缺陷,採用新的剪枝技術和模式支持度計算方法挖掘有效的矩陣加權關聯規則,避免無效的和無趣的模式產生.以中文數據集CWT200g和英文數據集NTCIR-5為實驗數據,理論分析和實驗結果錶明,與現有矩陣加權模式挖掘算法和基于無加權的挖掘算法比較,該算法挖掘的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.
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