期刊文章详细信息
负关联规则挖掘中的频繁项集爆炸问题 ( EI收录)
Exploding number of frequent itemsets in the mining of negative association rules
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]周口师范学院计算机科学系,周口466001 [2]清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084
基 金:国家自然科学基金资助项目(60473115)
年 份:2007
卷 号:47
期 号:7
起止页码:1212-1215
语 种:中文
收录情况:AJ、AMR、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:为了解决负关联规则挖掘中包含负项目的频繁项集数量爆炸问题,引入过频繁项集的概念,证明过频繁项集及其所有超集均不可能产生有趣的关联规则。在频繁项集生成过程中,必须对项集中包含负项目的个数进行限制。使用最小支持度、最大支持度、项集中最多包含负项目的个数2个参数来约束频繁项集生成过程的算法。实验结果表明:所增加的2个参数是必要的,特别是当数据集中所包含的项目个数比较多时,只有恰当地设置2个额外参数,才能够保证挖掘过程的正常进行。
关 键 词:信息处理 数据挖掘 负关联规则 过频繁项集 最大支持度
分 类 号:TP391]
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