【摘 要】
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针对数据挖掘中的关联规则挖掘广度及效率问题,提出了一种基于免疫优化的关联规则挖掘算法。将数据原始记录和候选模式分别作为抗原和识别抗体,通过免疫聚类竞争加速克隆扩增
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60425310）, 湖南省自然科学基金项目（No.05JJ40103）, 湖南省社会科学基金项目（No.09ZDB080）
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针对数据挖掘中的关联规则挖掘广度及效率问题,提出了一种基于免疫优化的关联规则挖掘算法。将数据原始记录和候选模式分别作为抗原和识别抗体,通过免疫聚类竞争加速克隆扩增,提高抗体成熟力及亲和性,增强候选模式支持度。在算法执行过程中,支持度大于阈值的优秀个体都将被作为记忆细胞保存下来。这样,记忆细胞所代表的模式满足最小支持度要求,可以很容易提取出也同时满足最小置信度要求的关联规则。试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,提高了所得关联规则的准确率。在高校教学质量评估及规则挖掘中
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