文献类型：期刊文章

作　　者：徐雪松[1] 王四春[1]

机构地区：[1]湖南商学院信息学院管理工程研究所,长沙410205

出　　处：《情报学报》

基　　金：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）

年　　份：2011

卷　　号：30

期　　号：5

起止页码：508-513

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSSCI、CSSCI2010_2011、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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体现出应用价值。

关 键 词：关联规则 质量评估  克隆选择 数据挖掘

分 类 号：TP311.13]