可信关联规则及其基于极大团的挖掘算法

• 作者: 徐前方 李春光 肖波 蔺志青 郭军
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 可信关联规则 极大团 数据挖掘 邻接矩阵 告警关联
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 2597-2610
• 页数: 14页
• 分类号: TP311
• 字数: 10521字
• 语种: 中文

摘要

目前的关联规则挖掘算法主要依靠基于支持度的剪切策略来减小组合搜索空间.如果挖掘潜在的令人感兴趣的低支持度模式,这种策略并非有效.为此,提出一种新的关联模式--可信关联规则(credible association rule,简称CAR),规则中每个项目的支持度处于同一数量级,规则的置信度直接反映其可信程度,从而可以不必再考虑传统的支持度.同时,提出MaxCliqueMining算法,该算法采用邻接矩阵产生2-项可信集,进而利用极大团思想产生所有可信关联规则.提出并证明了几个相关命题以说明这种规则的特点及算法的可行性和有效性.在告警数据集及Pumsb数据集上的实验表明,该算法挖掘CAR具有较高的效率和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐前方	北京邮电大学信息工程学院	12	138	6.0	11.0
2	郭军	北京邮电大学信息工程学院	101	1335	20.0	31.0
3	肖波	北京邮电大学电信工程学院	10	141	6.0	10.0
7	蔺志青	北京邮电大学电信工程学院	7	114	5.0	7.0
8	李春光	北京邮电大学信息工程学院	3	51	3.0	3.0