基于层次梯度分析的协同数据挖掘算法

• 作者: 代秀娟 杨娟 潘冬生 章昭辉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 协同数据挖掘 关联规则 层次梯度 层次业务数据库
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 72-74
• 分类号: TP31
• 字数: 3074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.02.023

摘要

传统的关联规则挖掘算法易形成大量频繁项目集,不适用于异构环境下海量交通数据的挖掘.为此,提出基于层次梯度且无候选项分析的协同数据挖掘算法.采用挖掘主题数据库和层次梯度构建层次业务数据库,逐层深度挖掘局部频繁项.利用弱化熵模型对频繁项主题数据库进行数据分析,并产生关联规则.实验结果表明,该算法适用于无候选项支持的协同挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章昭辉	安徽师范大学数学计算机科学学院	10	37	4.0	6.0
5	杨娟	安徽师范大学数学计算机科学学院	8	13	3.0	3.0
9	潘冬生	安徽师范大学数学计算机科学学院	1	4	1.0	1.0
13	代秀娟	安徽师范大学数学计算机科学学院	1	4	1.0	1.0