改进购物篮分析的关联规则挖掘算法

• 作者: 刘晓平 王德兴 王浩 胡学钢
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 Apriori算法 频繁项目集 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机·自动化
• 页码范围: 105-107,141
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3200字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2006.04.029

摘要

基于改进传统购物篮分析的关联规则挖掘是在数据处理时引入兴趣度加权的思想,将所有交易中同一类商品的交易量进行归一化处理,根据用户领域知识的要求,计算该类商品的兴趣度加权阈值,从而改进传统的购物篮分析,使所挖掘出的关联规则符合实际,同时减少关联规则挖掘的工作量,提高规则挖掘的效率和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	王浩	合肥工业大学计算机与信息学院	193	1473	20.0	29.0
3	刘晓平	合肥工业大学计算机与信息学院	137	899	16.0	22.0
4	王德兴	合肥工业大学计算机与信息学院	9	146	5.0	9.0