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针对规则随着时间变化的特点,为规则建立元规则对其支持度和置信度变化趋势的分析和预测模型。通过增加支持度向量和置信度向量这两种规则评价指标,给出了动态关联规则元规则的形式化定义。利用自回归Markov模型对动态关联规则的元规则进行了挖掘,并通过实例证明了该方法的有效性。
AR-Markov模型在动态关联规则挖掘中的应用
【摘 要】
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针对规则随着时间变化的特点,为规则建立元规则对其支持度和置信度变化趋势的分析和预测模型。通过增加支持度向量和置信度向量这两种规则评价指标,给出了动态关联规则元规则
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年14期
【基金项目】
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兰州交通大学“青蓝”人才工程基金(No.QL-05-10A);兰州市企业技术攻关计划项目(No.2009-1-4)
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