【摘 要】
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提出了一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)和关联规则的数据挖掘方法,首先将GA交叉算子和变异算子进行自适应改进,使其在迭代过程中能够根据函数适应度值自适应调节
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 上海现代光学系统重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金（61472256,61170277,61703277）资助项目;上海市教委科研创新（12zz137）重点资助项目;沪江基金（C14002）资助项目
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提出了一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)和关联规则的数据挖掘方法,首先将GA交叉算子和变异算子进行自适应改进,使其在迭代过程中能够根据函数适应度值自适应调节;然后将改进后的自适应GA融入到关联规则中,充分利用GA良好的全局搜索能力,提高处理海量数据关联规则的挖掘效率。为了避免无用规则,减少不相关性的存在,在此基础上融入亲密度以提高关联规则的可靠性。在Hadoop大数据平台上通过分析交通数据验证优化后的算法,与传统方法相比,该方法提高了算法的收敛速度和鲁棒性。
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