基于信息熵的加权频繁模式树构造算法研究

• 作者: 蔡江辉 赵旭俊 马洋
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 信息熵 频繁模式
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 5673字
• 语种: 中文

摘要

关联规则挖掘时，数据集中各项目的重要性不同且较难主观给出，直接影响挖掘结果。针对此问题，给出加权项目集和加权关联规则的概念，并通过信息熵来确定单属性的权重，同时采用几何均值和取最大权重值的折中方法来确定多项目集的权重，以此在兼顾整体权重的同时，突出重要项目。在此基础上，采用加权频繁模式树来提取加权频繁模式，并给出加权频繁模式树的构造方法，最后以国家天文台提供的天体光谱数据及机械装备EDEM数据作为数据集，实验验证算法的高效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡江辉	太原科技大学计算机科学与技术学院	33	114	6.0	9.0
2	赵旭俊	太原科技大学计算机科学与技术学院	26	42	4.0	5.0
3	马洋	太原科技大学计算机科学与技术学院	9	15	3.0	3.0