基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
结合模糊集和不确定性推理等理论,对数据挖掘诸多问题进行了系统的描述,尤其注重详细介绍关联规则问题。在研究现有算法的基础之上,提出自己的基于变换矩阵形式的相似度量基础上的多维事务间及事务间关联规则的挖掘算法及模型,从而使得挖掘效率得到提高。
推荐文章
基于事务压缩的关联规则挖掘算法改进
关联规则
数据挖掘
Apriori算法
一种基于事务规则树的高效关联规则挖掘算法
数据挖掘
关联规则
支持度
事务规则树
基于数据库约简的关联规则挖掘算法
数据库约简
关联规则
频繁项集
事务数据库
基于概念层次的关联规则挖掘算法
数据挖掘
关联规则
概念层次
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于事务间关联规则的数据挖掘算法研究
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 数据挖掘 事务间关联规则 算法
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 27-29,35
页数 4页 分类号
字数 3668字 语种 中文
DOI
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 李海生 27 67 5.0 7.0
2 李春青 28 89 6.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
事务间关联规则
算法
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
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
总下载数(次)
86
总被引数(次)
44699
论文1v1指导