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摘要:
针对具有决策属性的数据库模型,提出了高效挖掘关联规则算法,即矩阵划分算法:根据决策属性将扫描后的数据库划分成两个包含不同决策属性的矩阵,分别采用向量法挖掘频繁项目集.关联规则的生成可充分利用"与"运算的优点,查找规则前件或后件的支持度.所提出的算法减少了候选二项频集的生成,以及"与"运算的大小,与apriori算法及传统的向量法挖掘关联规则相比,效率明显提高.
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文献信息
篇名 基于决策属性的关联规则挖掘
来源期刊 大连交通大学学报 学科 工学
关键词 数据挖掘 向量法 关联规则 矩阵划分中图文
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 62-65
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 2599字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-9590.2007.01.017
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 伊卫国 大连交通大学软件学院 8 21 3.0 4.0
2 赵波 大连交通大学软件学院 2 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
向量法
关联规则
矩阵划分中图文
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
大连交通大学学报
双月刊
1673-9590
21-1550/U
大16开
大连市沙河口区黄河路794号
1980
chi
出版文献量(篇)
3012
总下载数(次)
3
总被引数(次)
12659
论文1v1指导