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论文研究-基于网络的数值关联规则挖掘方法.pdf
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论文研究-基于网络的数值关联规则挖掘方法.pdf, 关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 ,并采用一种纵向数据库格式来简化项目集支持度的计算.
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2002 年 4 月 系统工程理论与实践 第 4 期
文章编号: 100026788
(
2002
)
0420001209
基于网络的数值关联规则挖掘方法
陈富赞, 寇纪淞, 李敏强
(
天津大学管理学院, 天津 300072
)
摘要: 关联规则
(
A ssociation Rules
)
发现的是属性间的关系. 属性可以是逻辑型的, 也可以是数值
型的Λ 在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法, 而在数值型属性
方面则不然Λ将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法Λ本文给
出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法, 该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分,
进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性
(
项目
)
, 在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性
的有效关联规则Λ 本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法, 并采用一种纵向数据库格式来简化项目
集支持度的计算Λ
关键词: 数据挖掘; 关联规则; 区间; 最小支持度; 最小可信度
中图分类号:
TP
311. 13
文献标识码:
A
α
A L attice
2
based M ining A lgo rithm for
Q uantitative A ssociation Rules
CHEN Fu
2
zan
,
KOU J i
2
song
,
L IM in
2
qiang
(
School ofM anagem ent
,
T ianjin U niversity
,
T ianjin
300072,
China
)
Abstract
:
The association rules discovery the relations among the attributes
.
A n at2
tribute can be Boo lean o r quantitative
.
There are lo ts of algorithm s fo r m ining Boo lean
association rules
,
but few fo r quantitative
.
It is an efficient and convenient m ethod to
m app ing quantitative attributes into Boo lean attributes
.
A new algorithm fo r m ining
quantitative association rules is p resented in this paper
.
Q uantitative attribute values
are partitioned into basic intervals according to the their distribution in the database
,
and if po ssible
,
the adjacent basic itervals w ill be m erged
.
Then the intervals are
m apped into Boolean attributes
(
i
.
e
. ,
the item s
)
in th is w ay
.
M o re understandable
,
general interesting quantitative association rules can be m ined
.
The algorithm uses a
new searching p rocess to enum erate frequent item sets
.
Furthermo re
,
the algorithm us2
es a vertical database fo rm at to compute the suppo rt of each item set
,
w here each value
or interval is associated w ith a list of reco rds in w hich it occurs
.
Key words
:
data m ining
;
association rules
;
interval
;
m inim um suppo rt
;
m inim um
confidence
1 引言
数据挖掘
(
DataM ining
)
, 也称为数据库中的知识发现
(
Know ledge D iscovery in Database
,
KDD
)
, 是从
大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的、尚未发现的信息和知识Λ 数据挖掘是解决目前从大量数据中发现
有用信息的一个有效途径Λ 关联规则
(
A ssociation Rules
)
是数据挖掘中的一个非常重要的研究内容Λ 简单
α
收稿日期: 2000207229
资助项目: 国家自然科学基金
(
69974026, 70171002
)
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