挖掘周期性一般关联规则

• 作者: 徐敏 朱梧檟 李文武 金远平
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报(英文版)
• 学科: 工学
• 关键词: 一般关联规则 周期性一般关联规则 噪声比 周期裁剪 CGI算法
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 649字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2002.01.017

摘要

在事务数据库中的周期性一般关联规则可以揭示类的不同层次之间的关系和呈现周期性变化.这些信息对于识别在关联中的趋势和预测非常有用.由于数据噪声对发现周期性一般关联规则的巨大影响,文中用噪声比来抑制数据噪声对发现周期性一般关联规则的影响.同时根据对周期性与一般高频集之间关系的分析,利用周期裁剪技术来节省挖掘时间,给出了(Cyclic generalized itemsets,CGI)算法.实验证明,该算法可高效地发现周期性一般关联规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金远平	东南大学计算机系	38	567	13.0	23.0
2	徐敏	南京航空航天大学信息科学与技术学院	31	222	7.0	14.0
3	朱梧檟	南京航空航天大学信息科学与技术学院	8	12	2.0	2.0
4	李文武	东南大学计算机系	2	15	2.0	2.0