【摘 要】
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针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多，难于理解和应用的问题，提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法。首先，给出了无冗余关联规则的定义，并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性；其次，在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上，给出了无冗余最小——最大精确规则基和无冗余最小——最大近似规则基的定义，并讨论了它们的剪枝策略。最后，论证了生成子的性质及其连接策略，并在包含索引的基础上，给出了一种宽
【机 构】
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北方工业大学信息工程学院 北京 100144
【出 处】
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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)
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针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多，难于理解和应用的问题，提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法。首先，给出了无冗余关联规则的定义，并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性；其次，在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上，给出了无冗余最小——最大精确规则基和无冗余最小——最大近似规则基的定义，并讨论了它们的剪枝策略。最后，论证了生成子的性质及其连接策略，并在包含索引的基础上，给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法。实验结果表明，本文提出的算法可以发现规模较小的无冗余关联规则，提高了挖掘结果的可理解性。
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