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针对传统关联规则算法产生大量冗余规则,提出基于聚类的关联规则后处理算法,使用聚类算法对关联规则结果进行二次挖掘;针对三种基于不同聚类算法的关联规则后处理算法,提出探索效率提升度和准确度两个指标来评价它们对规则的处理效果。最终得出结论,提出的关联规则后处理算法能有效提高对关联规则的探索效率。
基于聚类的关联规则后处理算法研究
【摘 要】
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针对传统关联规则算法产生大量冗余规则,提出基于聚类的关联规则后处理算法,使用聚类算法对关联规则结果进行二次挖掘;针对三种基于不同聚类算法的关联规则后处理算法,提出探
【机 构】
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安徽理工大学
【出 处】
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黑龙江工业学院学报:综合版
【发表日期】
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2020年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金“多源传感器环境下基于异构特征信息融合的行为识别”(项目编号:61873004),国家自然科学基金“基于采选充一体化的煤矿生产物流系统优化理论及建模研究”(项目编号:51874003),安徽省自然科学基金面上项目“基于多源信息融合的社会化标签主题识别方法研究”(项目编号:1808085MG221),安徽理工大学博士基金(项目编号:11892)
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