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在量化关联规则挖掘中存在量化属性及其取值区间的组合爆炸问题，影响算法效率。提出算法BMIQAR，通过考察量化属性间互信息熵，找到具有强信息关系的属性集，从中得到频繁项集以产生规则。实验表明，由于在属性层进行了剪枝，因此缩减了搜索空间，提高了算法的性能，且能得到绝大多数置信度较高的规则。
基于属性互信息熵的量化关联规则挖掘
【摘 要】
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在量化关联规则挖掘中存在量化属性及其取值区间的组合爆炸问题，影响算法效率。提出算法BMIQAR，通过考察量化属性间互信息熵，找到具有强信息关系的属性集，从中得到频繁项集以产生
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年14期
【基金项目】
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基金项目：安徽省自然科学基金资助项目（050420207）
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