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摘要:
基于支持度的关联规则挖掘算法无法找到那些非频繁但效用很高的项集,基于效用的关联规则会漏掉那些效用不高但发生比较频繁、支持度和效用值的积(激励)很大的项集.提出了基于激励的关联规则挖掘问题及一种自下而上的挖掘算法HM-miner.激励综合了支持度与效用的优点,能同时度量项集的统计重要性和语义重要性.HM-miner利用激励的上界特性进行减枝,能有效挖掘高激励项集.
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文献信息
篇名 基于激励的关联规则的挖掘
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 关联规则 基于激励 支持度 效用 兴趣度
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 189-192
页数 4页 分类号 TP182
字数 3634字 语种 中文
DOI
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 邵世煌 东华大学信息科学与技术学院 74 906 16.0 27.0
2 刘旭辉 长江大学机械工程学院 39 98 6.0 7.0
3 余光柱 东华大学信息科学与技术学院 6 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
关联规则
基于激励
支持度
效用
兴趣度
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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