基于T统计量的一种改进关联规则挖掘方法

• 作者: 叶强 孙文俊 潘明晹
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 T统计量 显著性
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2073-2077
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.020

摘要

数据挖掘的一个重要任务便是从数据库中挖掘出有趣的关联规则.传统的关联规则挖掘方法一般基于支持度一置信度体系,时常会挖掘出虚假规则或忽略掉有用的规则.针对这一问题,借鉴对照实验的思想,提出基于T统计量的关联规则挖掘方法,用显著度代替置信度,使挖掘出的规则更具有统计显著性.算例分析和数据实验表明,这种方法可以解决传统关联规则方法存在的上述问题,提高关联规则的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙文俊	哈尔滨工业大学管理学院	5	31	2.0	5.0
2	潘明晹	哈尔滨工业大学管理学院	1	8	1.0	1.0
3	叶强	哈尔滨工业大学管理学院	31	1738	15.0	31.0