【摘 要】
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针对当前加权关联规则算法中存在的运算效率低、无关规则量大、有效规则难以发现的问题,提出一种基于项目排序和权值矩阵的关联规则挖掘算法。该算法首先将各项目依关注度进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501513)
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针对当前加权关联规则算法中存在的运算效率低、无关规则量大、有效规则难以发现的问题,提出一种基于项目排序和权值矩阵的关联规则挖掘算法。该算法首先将各项目依关注度进行排序,并根据排名给每个项目分配权重;接着给出新的项集权值计算模型,针对该模型重新定义项集加权支持度和加权置信度,并通过权值矩阵的构造、候选集的剪枝操作来达到快速挖掘项集规则的目的;最后通过设计对比实验,验证算法的性能及挖掘结果的有效性。实验表明,该方法不仅压缩了频繁集和规则数量,提升了算法效率,而且保留了高关注度的项集规则,并能将这些规则排在规则
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