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摘要:
关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,目前的算法主要是研究基于支持-信任框架理论的关联规则挖掘,但是基于支持-信任框架理论的关联规则只适用于交易类型的数据库,然而现实的数据库中有许多连续数据,经典的关联规则就不适用了.该文介绍一种对连续数据集进行预处理过程,即对数据库中的数据项进行距离划分,并给出基于聚类方法的算法设计思想.
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内容分析
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文献信息
篇名 连续数据的分割及关联规则发现
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 数据挖掘 关联规则 数据分隔 聚类
年,卷(期) 2000,(9) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 17-18,29
页数 3页 分类号 TP312
字数 3105字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2000.09.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈恩红 中国科学技术大学计算机科学技术系 87 1942 22.0 42.0
2 王煦法 中国科学技术大学计算机科学技术系 191 4142 33.0 58.0
3 王玮 中国科学技术大学计算机科学技术系 30 308 9.0 17.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
数据分隔
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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