【摘 要】
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为同时获得正负量化关联规则，并尽量减少人为干预的影响，在多目标烟花优化算法的基础上，提出一种正负量化关联规则挖掘算法。引入全面搜索关联规则，使用外部库存放非支配解，通过基
【基金项目】
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国家自然科学基金“融合知识情境的知识个性化服务关键技术研究”(61262049);江西省教育厅科学技术研究项目“基于流数据特征提取及协同学习机制的入侵检测技术研究”(GJJ13087)
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为同时获得正负量化关联规则，并尽量减少人为干预的影响，在多目标烟花优化算法的基础上，提出一种正负量化关联规则挖掘算法。引入全面搜索关联规则，使用外部库存放非支配解，通过基于相似度的冗余淘汰机制保持库中关联规则的多样性，经多次迭代获得关联规则集合。实验结果表明，该算法无需人为指定支持度、置信度等阈值，一次运行后即可获得正负关联规则。此外，与Apriori算法及单目标进化算法相比，该算法在不同数据集上均可得到稳定的结果，能充分覆盖数据集，在可靠性、相关性及可理解性之间获得较好的均衡。
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