计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
29期
186-188
,共3页
规则产生集%概念格%关联规则%规则推导%规则提取
規則產生集%概唸格%關聯規則%規則推導%規則提取
규칙산생집%개념격%관련규칙%규칙추도%규칙제취
数据挖掘中传统的关联规则生成算法产生的关联规则集合相当庞大,其中很多规则可由其它规则导出.使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格节点间的泛化和例化关系非常适用于规则的提取.目前几种基于概念格的规则提取算法局限于得到准确支持度、信任度的无冗余规则.提出了一种在概念格上挖掘出能推导出所有满足最小支持度、信任度规则的规则产生集算法,文中称之为组规则产生集算法,减少了规则的规模.在此基础上进一步给出了组规则产生集的存储数据结构并用其导出一般规则产生集的算法.
數據挖掘中傳統的關聯規則生成算法產生的關聯規則集閤相噹龐大,其中很多規則可由其它規則導齣.使用閉項集可以減少規則的數目,而概唸格節點間的汎化和例化關繫非常適用于規則的提取.目前幾種基于概唸格的規則提取算法跼限于得到準確支持度、信任度的無冗餘規則.提齣瞭一種在概唸格上挖掘齣能推導齣所有滿足最小支持度、信任度規則的規則產生集算法,文中稱之為組規則產生集算法,減少瞭規則的規模.在此基礎上進一步給齣瞭組規則產生集的存儲數據結構併用其導齣一般規則產生集的算法.
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