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期刊论文
含缺省属性值的数据中的规则发现算法
含缺省属性值的数据中的规则发现算法
来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ty20011
【摘 要】
:
根据用户定义的主观重视程度,综合考虑属性的缺省值情况以及信息系统中各属性的属性值个数,确定模式的综合重要度,进而得出模式的最小支持度.另外,提出剪枝技术剪除无意义的
【作 者】
:
张师超
倪艾玲
【机 构】
:
悉尼科技大学信息技术学院,广西师范大学计算机系
【出 处】
:
计算机科学
【发表日期】
:
2005年10期
【关键词】
:
知识发现
数据挖掘
领域知识
属性值
缺省值
发现算法
用户定义
最小支持度
信息系统
频繁项集
剪枝技术
实验证明
Knowledge discovery
【基金项目】
:
澳大利亚ARC基金,国家自然科学基金,广西自然科学基金
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根据用户定义的主观重视程度,综合考虑属性的缺省值情况以及信息系统中各属性的属性值个数,确定模式的综合重要度,进而得出模式的最小支持度.另外,提出剪枝技术剪除无意义的频繁项集,仅挖掘用户感兴趣的规则.实验证明该方法是有效的.
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