【摘 要】
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原有的基于后选集的挖掘数据库关联规则的算法视各个项目是“平等”的,筛选出的项目仅仅是在数据库中出现次数较多的,不能体现出实际项目的重要性的差异,而且挖掘出的关联规则即使有较高的支持度和可信度,但用户未必对此很感兴趣。在该文中,通过引入使用者的先验知识,对数据引入了权值,形成了带权的支持度和带权的可信度,并且引入了信息获取度和兴趣度的概念。由于此模型的改进算法充分考虑到项目集的“重要性”的差异,使得
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原有的基于后选集的挖掘数据库关联规则的算法视各个项目是“平等”的,筛选出的项目仅仅是在数据库中出现次数较多的,不能体现出实际项目的重要性的差异,而且挖掘出的关联规则即使有较高的支持度和可信度,但用户未必对此很感兴趣。在该文中,通过引入使用者的先验知识,对数据引入了权值,形成了带权的支持度和带权的可信度,并且引入了信息获取度和兴趣度的概念。由于此模型的改进算法充分考虑到项目集的“重要性”的差异,使得尽可能挖掘出用户感兴趣的关联规则。
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