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空间数据挖掘(Spatial Data Mining)是近年来发展起来的具有广泛应用前景的数据挖掘技术。根据美国国家航空航天局的统计,有80%以......
在分析了原有的支持度--可信度框架不足的基础上，本文介绍了一种新的兴趣度度量:完全可信度、联结度，同时证明了完全可信度和联结度......
首先比较了现有的两种挖掘方法,提出了一种改进技术。综合考虑例外的局部和全局兴趣度,剔除非真正有趣的局部例外;增加两种客观度......
关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题，已有许多有效的实现算法。然而，这些算法找到的关联规则数目太多，用户无法对其进行分析。为......
联规则挖掘是数据挖掘和知识发现领域的重要课题,但就判定关联规则是否成立的依据,即兴趣度的度量方法问题,学术界没有一致的标准......
传统的Apriori算法通过支持度阈值和置信度阈值的筛选来挖掘强关联规则,所挖掘出来的强关联规则并不都是有趣的,也忽略了负关联规......
传统关联规则挖掘方法通常产生海量杂乱的规则，它们对用户而言是冗余的．为解决该问题，文中提出一种基于信息熵的兴趣度规则挖掘算法．通......
