正相关性指导下的关联规则剪枝算法

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基于支持度和置信度模型的关联规则剪枝算法会挖掘出很多无趣规则.针对该问题,提出一种正相关性指导下的关联规则剪枝算法.利用全置信度和提升度构造一个正相关性评价函数,以此对频繁项集进行剪枝.实验结果表明,该算法能减少无趣关联规则数量,提升挖掘结果质量,缩短挖掘时间.
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