【摘 要】
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针对从数据集中的正负关联规则挖掘问题,提出一种基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的挖掘方法。首先,对通过逆文档频率(IDF)对语料库中的项(项集)进行加权,筛选出前N%的项
【机 构】
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山东管理学院信息工程学院,山东师范大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602287);山东省社会科学规划研究项目(17CQXJ11);山东省高等学校科技计划资助项目(J16LN70)
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针对从数据集中的正负关联规则挖掘问题,提出一种基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的挖掘方法。首先,对通过逆文档频率(IDF)对语料库中的项(项集)进行加权,筛选出前N%的项集;然后,通过提出的双支持度阈值Apriori算法来提取频繁项集和非频繁项集,以此降低非频繁项集的数量;最后,通过置信度和升降度阈值的判断,分别从频繁项集和非频繁项集中挖掘正负关联规则。其中,创新性地利用了非频繁项集来挖掘正负关联规则。在一个医学文本数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效地挖掘出正负关联规则,且能够大大降低项集和规则数量。
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