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摘要:
模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注.为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法.对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率.
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文献信息
篇名 应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 数据挖掘 模糊本体 关联规则 多重最小支持度
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 105-107,121
页数 4页 分类号 TP318
字数 2756字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.09.034
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 王昆仑 合肥学院计算机科学与技术系 23 90 4.0 9.0
5 郑诚 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 103 1013 15.0 28.0
9 吕刚 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 41 82 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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参考文献  (3)
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引证文献  (1)
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二级引证文献  (0)
1965(1)
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2009(0)
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2013(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
模糊本体
关联规则
多重最小支持度
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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