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摘要:
关联规则挖掘算法中常用的支持度和可信度是对关联规则在统计意义上的有效性度量,在挖掘结果的有用度上缺乏指导作用,它们不能作为有用性的指标.从数据挖掘的最终目的出发定义了基于最终用户实际目标的效益度指标,并对最小效益度筛选性质进行了论证,提出了一种快速有效的关联规则挖掘算法.讨论了从关联规则的兴趣模板和限制模板转换到效益度的方法.实验结果表明,效益度指标具有支持度与可信度不可替代的作用;该算法的最小效益度剪切技术是有效的,不仅可以较大幅度地提高算法速度,而且可以作为规则模板的统一实现算法以及提供更精确的控制.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于效益度的高效关联规则挖掘算法
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 数据挖掘 关联规则 支持度 效益度
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 自动化技术、计算机技术
研究方向 页码范围 909-914
页数 6页 分类号 TP311.13
字数 4602字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2007.06.008
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 刘渊 浙江大学管理学院 25 236 11.0 14.0
2 吴以才 浙江大学计财处 3 8 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
关联规则
支持度
效益度
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
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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