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期刊文章详细信息

基于最小兴趣度的正、负关联规则挖掘    

Minimum Interestingness Based Method for Discovering Positive and Negative Association Rules

  

文献类型:期刊文章

作  者:董祥军[1,2] 宋瀚涛[1] 姜合[3] 陆玉昌[4]

机构地区:[1]北京理工大学计算机系 [2]山东轻工业学院计算机系,济南250100 [3]山东轻工业学院计算机系 [4]清华大学智能系统与技术国家重点实验室

出  处:《计算机工程与应用》

基  金:国家973基础科学研究发展项目(编号:G1998030414)

年  份:2004

卷  号:40

期  号:27

起止页码:24-25

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:根据Piatetsky-Shapiro的主张,只有满足最小兴趣度条件约束的规则才是有兴趣的,论文将这一条件推广到了负关联规则,并将该条件进行了改进,使其能够对关联规则的相关性进行判断,然后在此基础上提出一个能同时挖掘正负关联规则的算法,实验表明该算法是非常有效的。

关 键 词:负关联规则 最小兴趣度  相关性  置信度

分 类 号:TP311]

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引证文献:

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同被引文献:

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