计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
31期
1-4
,共4页
数据挖掘%关联规则%高置信度%规则树
數據挖掘%關聯規則%高置信度%規則樹
수거알굴%관련규칙%고치신도%규칙수
Data Mining%association rules%high confidence%rules tree
在图像关联规则挖掘的某些领域,要求提取出具有较高置信度的关联规则,同时对支持度的要求相时较低.提出了一种在兼顾支持度的情况下挖掘出高置信度的图像关联规则的方法.为了便于有效地提取图像关联规则,使用了名为bSQ(bit Sequential)的一种栅格数据格式.而后采取"逐层搜索"的方法,建立规则树,避免了传统方法在处理低支持度时产生的大量频繁项集.最后通过多图像关联规则提取优先级和图像数据立方体等技术在多幅图像中提取基于象素级的关联规则.通过实验证明,该方法能有效地提取图像数据高置信度关联规则,方法具有可行性.
在圖像關聯規則挖掘的某些領域,要求提取齣具有較高置信度的關聯規則,同時對支持度的要求相時較低.提齣瞭一種在兼顧支持度的情況下挖掘齣高置信度的圖像關聯規則的方法.為瞭便于有效地提取圖像關聯規則,使用瞭名為bSQ(bit Sequential)的一種柵格數據格式.而後採取"逐層搜索"的方法,建立規則樹,避免瞭傳統方法在處理低支持度時產生的大量頻繁項集.最後通過多圖像關聯規則提取優先級和圖像數據立方體等技術在多幅圖像中提取基于象素級的關聯規則.通過實驗證明,該方法能有效地提取圖像數據高置信度關聯規則,方法具有可行性.
재도상관련규칙알굴적모사영역,요구제취출구유교고치신도적관련규칙,동시대지지도적요구상시교저.제출료일충재겸고지지도적정황하알굴출고치신도적도상관련규칙적방법.위료편우유효지제취도상관련규칙,사용료명위bSQ(bit Sequential)적일충책격수거격식.이후채취"축층수색"적방법,건립규칙수,피면료전통방법재처리저지지도시산생적대량빈번항집.최후통과다도상관련규칙제취우선급화도상수거립방체등기술재다폭도상중제취기우상소급적관련규칙.통과실험증명,해방법능유효지제취도상수거고치신도관련규칙,방법구유가행성.
In some fields of image association rules mining,it is necessary to mine some high confident association rules,which possibly require low support.A method is proposed to mine high confident association rule,while considering support threshold.In order to figure out the problem,the approach uses bSQ (bit Sequential) grid image data format,then rules tree is adopted to avoid the cost of producing large frequent itemsets.Finally,priority in mining association rules from multi-images and image data cube are used to efficiently mine pixel rank association rules from multi-images.The experiment shows the proposed approach could efficiently mine high confident association rules from image data,further validate its feasibility.
