【摘 要】
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以事务集中所有项的支持数和所有规则的置信度数据为依据,使用统计拟合技术,对支持度和置信度阈值的自动化确定进行研究,提出支持度和置信度自适应的关联规则挖掘算法AdapARM
【机 构】
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福建农林大学计算机与信息学院,国家海洋局第三海洋研究所海洋环境管理与发展战略研究中心,福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41401458);福建省自然科学基金项目(2018J01644、2016J05148、2016J01753);中国-东盟海上合作基金项目(2020399);国家海洋局第三海洋研究所基金项目(2016020);福建省科技计划重点基金项目(2015H0015)
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以事务集中所有项的支持数和所有规则的置信度数据为依据,使用统计拟合技术,对支持度和置信度阈值的自动化确定进行研究,提出支持度和置信度自适应的关联规则挖掘算法AdapARM(adaptive association rule mining),降低算法对先验知识的依赖性。在标准数据集Trolley和Groceries上进行实验研究,实验结果及其分析验证了AdapARM算法的有效性,其具有用户不必具备数据集的先验知识、不需人为设定支持度和置信度参数的优点。
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