一种有效的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMI

• 作者: 夏冰 高亮 黄名选
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 正负关联模式 完全加权关联规则 频繁项集
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1642-1648
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.06.010

摘要

完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值.针对现有挖掘算法的不足,构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII(support-probability ratio-mutual information-interest),提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略,然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII(all-weighted association patterns mining based on SPRMII).该算法克服了传统挖掘算法缺陷并采用新剪枝方法从完全加权数据库中挖掘有趣的频繁项集和负项集,通过项集权重维数比的简单计算和SPRMII评价框架,从这些项集中挖掘有效的完全加权正负关联规则.理论分析和实验表明,该算法有效,具有良好的扩展性,与现有经典挖掘算法比较,获得了良好的挖掘性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏冰	中原工学院计算机学院	31	111	5.0	9.0
2	高亮	中原工学院软件学院	21	82	6.0	8.0
3	黄名选	广西财经学院信息与统计学院	8	56	4.0	7.0