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摘要:
考虑属性数量和属性权值对关联规则的影响,提出一种新的加权支持度和加权置信度计算方法,在挖掘加权关联规则时通过改进加权支持度设置模型保持Apriori算法的频繁集向下封闭特性.与Apriori算法和水平加权关联规则挖掘方法的比较结果证明该方法能快速有效地挖掘重要的关联规则.
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关联规则
T统计量
显著性
一种关联规则挖掘算法的改进与研究
关联规则
最大频繁项集
矩阵压缩
内容分析
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文献信息
篇名 一种改进的加权关联规则挖掘方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 加权关联规则 加权支持度 频繁项集
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 55-57
页数 3页 分类号 TP311.13
字数 3779字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.07.019
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 杨天奇 暨南大学信息科学技术学院计算机系 44 282 9.0 14.0
2 李成军 暨南大学信息科学技术学院计算机系 1 42 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
加权关联规则
加权支持度
频繁项集
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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