基于时间的模糊关联规则挖掘

• 作者: 张诚 郑诚
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 时间序列 模糊关联规则
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 60-62,66
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.07.017

摘要

关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题.一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的.然而,在现实世界领域,数据具有自己的特征,因此关联随着时间发生巨大的改变.现有的数据挖掘算法没有考虑关联的改变,这导致了严重的性能下降,特别是挖掘出的关联规则被用来分类和预测.尽管关联改变的挖掘是一个重要的问题,因为需要基于过去的历史数据来预测未来,现有的数据挖掘算法不符合这样的工作.文中引入模糊数据挖掘算法来发现基于时间的关联规则的改变.基于挖掘出的模糊规则,能预测关联规则在未来如何改变.实验表明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑诚	安徽大学计算机科学与技术学院	103	1013	15.0	28.0
2	张诚	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	5	7	1.0	2.0