【摘 要】
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讨论了数量关联规则提取过程中的连续属性离散化方法和规则的有趣性问题,给出了数量关联规则的客观兴趣度的度量函数,提出用模板匹配方法挖掘用户感兴趣的规则,以解决数量关
【基金项目】
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国家自然科学基金，江苏省教育厅自然科学基金
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讨论了数量关联规则提取过程中的连续属性离散化方法和规则的有趣性问题,给出了数量关联规则的客观兴趣度的度量函数,提出用模板匹配方法挖掘用户感兴趣的规则,以解决数量关联规则有趣性的主观评测,研究了一种挖掘支持度和兴趣度最优的形如(A∈[v1,v2]∧C1)(→)C2(其中A为连续属性,C1、C2为类别属性)的数量关联规则方法,并将该方法应用于股市行情分析,实验结果表明是非常有效的.
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