没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
试读
5页
相关规则比传统的关联规则更具有实际意义。但现存的相关规则挖掘算法均需利用apriori类似算法挖掘具有高支持度的项集,再对获得的项集进行相关性测试而获取相关规则,这导致低支持度一高相关度的规则不易被发现。直接挖掘相关规则的困难在于候选相关项不能利用apriori类似性质进行剪枝,导致搜索空间爆炸性增长。本文提出的算法MNl利用Phi相关系数的下界来产生候选负相关项,从而缩小负相关项搜索空间,并证明了该算法的完全性和正确性。在负相关项对基础上利用规则可靠度产生负相关规则时,提出将负相关对计数统一转化为正相关
资源推荐
资源评论
资源评论
weixin_38552292
- 粉丝: 6
- 资源: 894
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功