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摘要:
用传统的规则生成算法产生的关联规则集合相当庞大,其中很多规则可由其它规则导出.使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格节点间的泛化和例化关系非常适用于规则的提取.目前几种基于概念格的规则提取算法局限于得到准确支持度、信任度的无冗余规则.提出了一种在概念格上挖掘出能推导出所有满足最小支持度、信任度规则的规则产生集算法,文中称之为组规则产生集算法,减少了规则的规模,提高了挖掘效率,进一步给出了组规则产生集的存储数据结构和根据应用需要用其导出单一后项规则的算法.
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文献信息
篇名 概念格上规则产生集的算法研究与应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 规则产生集 概念格 关联规则 规则推导 规则提取
年,卷(期) 2007,(28) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 184-186
页数 3页 分类号 TP311
字数 2725字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.28.056
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 姚青 山东大学计算机科学与技术学院 26 437 13.0 20.0
2 刘启明 鲁东大学计算机科学与技术学院 13 29 3.0 4.0
3 李勃 鲁东大学计算机科学与技术学院 4 18 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
规则产生集
概念格
关联规则
规则推导
规则提取
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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