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摘要:
根据项集内项的关联性,现有关联规则挖掘算法可分为正关联规则挖掘和负关联规则挖掘两大类,它们反映的是项集内频繁项之间的关联性.通过对实际数据集的分析发现,一个项集可以划分成若干子项集,子项集内的项有较高的相关性,而不同的子项集相关性则较低,这意味着每个子项集与其外部的一个潜在因子间存在着关联,由此本文提出了外关联规则的概念,并基于因子分析和主成分分析方法,提出了外关联规则挖掘算法(FAAR),从而将项集内的关联规则挖掘外推到子项集和潜在因子集之间的外关联规则挖掘,扩展和丰富了关联规则挖掘的应用,在此基础上还可进一步发现它所蕴涵的正、负关联规则.
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文献信息
篇名 外关联规则挖掘
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 数据挖掘 外关联规则 因子分析 主成分分析
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 766-770
页数 5页 分类号 TP311
字数 4452字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-2615.2005.06.019
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 王建东 南京航空航天大学信息科学与技术学院 158 1573 21.0 31.0
2 叶飞跃 南京航空航天大学信息科学与技术学院 14 281 6.0 14.0
3 张有东 南京航空航天大学信息科学与技术学院 20 158 6.0 12.0
7 陈惠萍 南京航空航天大学信息科学与技术学院 2 32 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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因子分析
主成分分析
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南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-140
1956
chi
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