基于模糊集的时序关联规则的度量准则

• 作者: 周易 宋中山 杨敏
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 时序关联规则 模糊集 聚类分析
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3857字
• 语种: 中文

摘要

指出了时序关联规则在支持度度量上的不足，存在处理高密度海量数据时往往要耗费大量的时间处理规模巨大的频繁候选集，同时需要多次重复扫描数据库，执行效率低等问题，提出了重新定义支持度度量方法的时序关联规则。针对时序关联规则在解决项分类时涉及到的分层不确定、不准确情形，引入了基于隶属度的模糊层次分类结构，定义了项间距离、项集间距离，最终得到一种新的关联规则间距离的度量方法。实现了模糊层次分类，将时序关联规则结果进行聚类分析，得到规则和规则之间相似性，实验验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋中山	中南民族大学计算机科学学院	68	536	12.0	21.0
2	杨敏	中南民族大学计算机科学学院	4	12	2.0	3.0
3	周易	中南民族大学计算机科学学院	3	10	2.0	3.0