基于人工免疫系统的关联规则增量挖掘

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本文采用人工免疫算法进行关联规则挖掘,通过权值设置发现在事务数据集中有意义的二进制关系,将挖掘工作集中在那些有着特殊权值的有意义的关联项,避免了挖掘工作在大量的无意义的关系项中搜索。实验证明,此算法是有效的且灵活性强,能在Web使用数据集中发现有意义的带权值的关联规则。同时给出了在最小支持度和最小置信度不变的情况下,在动态数据集中进行增量关联规则挖掘的方法。同样使用权值方法来提升新数据集的重要性。此方法的可行性和有效性同样在实验中体现出来。
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