完全加权正负关联规则算法及其在评教数据中的应用

• 作者: 周秀梅 李石君 翁家铭
• 来源期刊: 内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 频繁项集 完全加权关联规则 正负关联规则 评教数据
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 242-248
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6559字
• 语种: 中文

摘要

现有的完全加权关联规则挖掘算法没能解决挖掘技术问题，为此提出一种新的完全加权正负关联规则挖掘算法，并探讨了算法在高校评教数据挖掘中的应用。该算法采用新的模式评价标准挖掘有趣的频繁项集和负项集，进而从频繁项集和负项集中挖掘有效的完全加权正负关联规则模式，克服现有挖掘算法的缺陷。以真实的高校评教数据为实验数据测试集，理论和实验结果都表明，该算法比现有完全加权关联规则挖掘算法更有效、合理，具有更高的理论价值和应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李石君	武汉大学计算机学院	88	753	16.0	22.0
2	周秀梅	南宁地区教育学院数计系	22	63	4.0	7.0
6	翁家铭	南宁地区教育学院数计系	2	4	1.0	2.0