基于数据场的量化关联规则挖掘方法设计

• 作者: 孟海东 李丹丹
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 量化关联规则 数据场
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 12-17
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5153字
• 语种: 中文

摘要

目前关联规则挖掘多集中在布尔型关联规则的挖掘，对量化关联规则的挖掘研究较少，传统的方法多是将量化属性离散化，进而转化为布尔型关联规则的挖掘。为了克服传统方法中区间划分过硬问题，本文设计了基于数据场的量化关联规则挖掘方法，并使用数据场的场量定义支持度和置信度的计算公式。该方法充分考虑了数据集中数据的非完备性以及各个数据对数据挖掘任务所发挥的不同作用，使得挖掘得到的关联规则更精确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟海东	内蒙古科技大学矿业工程学院	125	679	13.0	20.0
5	李丹丹	内蒙古科技大学信息工程学院	3	28	3.0	3.0