【摘 要】
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给出项权值变化的数据模型形式化表示,构建新的加权项集剪枝策略及其模式评价框架SCCI(supportconfidence-correlation-interest),提出基于项权值变化和SCCI评价框架的加权正
【机 构】
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广西财经学院信息与统计学院; 福建师范大学软件学院; 美国系统生物研究所; 广西教育学院人事处;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61262028,61363037);广西自然科学基金项目(2012GXNSFAA053235);教育部人文社会研究青年基金项目(12YJCZH074);广西财经学院数量经济学创新团队项目(2014CX01);广西教育厅科研项目(201203YB225,2013LX236,KY2015YB337,KY2015YB483);广西教育学院科研项目(B2012007)
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给出项权值变化的数据模型形式化表示,构建新的加权项集剪枝策略及其模式评价框架SCCI(supportconfidence-correlation-interest),提出基于项权值变化和SCCI评价框架的加权正负关联规则挖掘算法.该算法考虑了项权值变化的数据特点,采用新的剪枝方法和评价框架,通过项集权值简单计算和比较,挖掘有效的加权正负关联规则.实验结果表明,该算法能够有效地减少候选项集数量和挖掘时间,挖掘出有趣的关联模式,避免无效模式出现,挖掘效率高于相比较的现有算法,解决了项权值变化的加权负模式挖掘问题.
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