【摘 要】
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关联规则近年来受到了广大学者多方面研究,计算冗余度过高、最小单约束、最大支持度和置信度阈值是关联规则中重要的急需优化问题。针对传统关联规则挖掘方法存在计算冗余度过高的问题,提出一种后处理闭包算子最小单约束的关联规则算法。首先,提出基于闭包算子约束规则等价关系集的关联规则挖掘方法,能够有效满足上述最小单约束、最大支持度和置信度阈值,并可有效将约束规则集划分为不相交的等价规则类;其次,给出问题解和特定
【机 构】
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辽宁大学创新创业学院,辽宁大学信息化中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61502090）,辽宁省教育厅科技项目（LYB201620）,国家档案局科技项目（2016-X-25）,辽宁省档案局科技项目（L-2016-R-6,L-2016-R-8）
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关联规则近年来受到了广大学者多方面研究,计算冗余度过高、最小单约束、最大支持度和置信度阈值是关联规则中重要的急需优化问题。针对传统关联规则挖掘方法存在计算冗余度过高的问题,提出一种后处理闭包算子最小单约束的关联规则算法。首先,提出基于闭包算子约束规则等价关系集的关联规则挖掘方法,能够有效满足上述最小单约束、最大支持度和置信度阈值,并可有效将约束规则集划分为不相交的等价规则类;其次,给出问题解和特定规则类存在的充分必要条件,可有效降低算法冗余计算,提高算法计算效率;最后,通过在标准测试集上的实验对比,
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