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摘要:
异常检测是数据挖掘技术研究方向之一。利用粗糙集理论挖掘出的高质量的决策规则集,具有广泛的适应性和简明清晰的特点。通过对规则的支持度和置信度的度量,提取那些支持度很低,但置信度非常高的规则。在某些如银行欺诈、入侵检测、青少年犯罪和学生心理问题等领域,研究这些小概率、置信度低的事件却有特别的重要意义,对于人们发现异常情况进行决策非常有益。
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关键词云
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文献信息
篇名 基于粗糙集理论的异常行为规则的提取
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 数据挖掘 粗糙集 异常行为 规则提取
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3774-3777
页数 4页 分类号 TP311
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩玲 淮北师范大学计算机科学与技术学院 8 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
粗糙集
异常行为
规则提取
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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