高置信度关联规则的挖掘

• 作者: 余光柱 周贤善 杜友福 邵世煌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 高置信度 长模式 剪枝策略
• 年，卷（期）: 2010,（24）
• 页码范围: 151-153
• 分类号: TP182
• 字数: 3552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.24.045

摘要

传统的关联规则和基于效用的关联规则,会忽略一些支持度或效用值不高、置信度(又称可信度)却非常高的规则,这些置信度很高的规则能帮助人们满足规避风险、提高成功率的期望.为挖掘这些低支持度(或效用值)、高置信度的规则,提出了HCARM算法.HCARM采用了划分的方法来处理大数据集,利用新的剪枝策略压缩搜索空间.同时,通过设定长度阈值minlen,使HCARM适合长模式挖掘.实验结果表明,该方法对高置信度长模式有效.

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	东华大学信息学院	74	906	16.0	27.0
2	周贤善	长江大学计算机科学学院	22	119	8.0	10.0
3	杜友福	长江大学计算机科学学院	44	123	7.0	10.0
4	余光柱	东华大学信息学院	6	23	3.0	4.0