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摘要:
本文将所有基于事务和非基于事务的关联分析称为广义的关联分析。基于事务的关联分析主要依托支持度-置信度框架进行数据挖掘,而非基于事务的关联分析常采用参与度-条件概率框架。首先,在讨论强关联规则的正确性、可靠性和有趣性的基础上,提出了蕴涵-约束框架。其次,提出并论证了最小支持度_和最小置信度_的合理取值范围,从而将最小置信度由支持度-置信度框架下的(0,1]缩小为蕴涵-约束框架下的(0.5,1],最小支持度由(0,1]缩小为(0,_]。第三,提出随机顶点极大团划分法,它能将非基于事务的关联分析转化为基于事务的关联分析,从而使广义关联分析问题整合成为基于事务的关联分析问题。第四,基于映射的概念,将约束划分为事前、事中和事后约束,从而形式化地解决了约束的应用及方法。第五,利用稠密维和稀疏维,提出了一种multi-knowledge tree的树形存储结构,能在无论频繁项集是否满足向下闭合性质时都有效降低算法的空间复杂度;同时,在数据增加、删除、修改后能快速获取新的强关联规则。最后,大量实验验证了所提出理论和算法的效果和效率。
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文献信息
篇名 广义关联分析的蕴涵-约束框架及其挖掘算法
来源期刊 燕山大学学报 学科 工学
关键词 广义关联分析 蕴涵-约束框架 约束的映射 合理阈值 multi-knowledge tree
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 503-515
页数 13页 分类号 TP311.13
字数 11153字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-791X.2014.06.005
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 王丽珍 云南大学信息学院 110 1069 18.0 27.0
2 芦俊丽 云南大学信息学院 3 6 1.0 2.0
3 邹目权 云南大学信息学院 4 5 1.0 2.0
4 姚华传 云南大学信息学院 6 18 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
广义关联分析
蕴涵-约束框架
约束的映射
合理阈值
multi-knowledge tree
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
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
出版文献量(篇)
2254
总下载数(次)
2
总被引数(次)
12529
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