【摘 要】
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针对数量型关联规则挖掘中划分边界过硬问题,以及加权关联规则中为确保向下封闭性成立而引起的规则丢失问题,提出一种新的加权模糊关联挖掘模型及其挖掘算法NFWARM。为了避免
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,南京航空航天大学计算机应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60841003）, 国家火炬计划基金项目（2004EB33006）
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针对数量型关联规则挖掘中划分边界过硬问题,以及加权关联规则中为确保向下封闭性成立而引起的规则丢失问题,提出一种新的加权模糊关联挖掘模型及其挖掘算法NFWARM。为了避免区间划分引起的边界过硬问题,该模型引入模糊集软化属性的划分边界;同时,使用属性权重刻画元素对规则的贡献,在保证频繁项集向下封闭性的情况下,不会引起规则丢失。实验结果表明,该算法适用于包含布尔型和数值型数据的大型数据库的规则挖掘,并且得到的频繁项目集数目和规则数目有显著增加。
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