具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法

• 作者: 周勇 夏士雄 张磊 牛强
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 关联规则 挖掘 语义 支持度
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.3
• 语种: 中文

摘要

现有的关联规则挖掘方法中,大多采用单一的最小支持度.实际上,应该根据数据的特点设置不同的最小支持度.文中针对这一问题,将语义信息引入关联规则挖掘之中,提出了具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法.该方法首先计算项目之间的语义相关度,然后根据候选集的语义相关度对候选集合进行过滤,最后根据候选集的语义相关度,确定其语义最小支持度.实验表明:具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法比传统的关联规则挖掘方法能够更好地实现关联规则的挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛强	中国矿业大学计算机科学与技术学院	57	459	11.0	19.0
2	夏士雄	中国矿业大学计算机科学与技术学院	118	1158	18.0	28.0
3	周勇	中国矿业大学计算机科学与技术学院	85	984	16.0	29.0
4	张磊	中国矿业大学计算机科学与技术学院	174	1083	16.0	25.0