基于粗糙集的关联规则挖掘方法的研究与应用

• 作者: 吴陈 李丹丹
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 关联规则 粗糙集 Apriori算法
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 【研究与设计】
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4429字
• 语种: 中文

摘要

基于粗糙集理论知识，对关联规则挖掘算法作出一定的改进。该算法的主要思想是把集合的近似质量作为迭代准则，初始约简集是所有的条件属性集合，在保证近似质量不变的前提下通过逐步缩减的方式来求取约简集，保证了所求的约简不会减弱对问题的分类决策能力。约简后得到新的决策表，在此基础上应用基于贪心思想的Apriori算法挖掘关联规则。算法的主要优势是在不影响对问题分类决策能力的前提下，以较小的属性和候选项集数目以及有限的扫描次数生成决策规则。通过应用实例和实验分析验证了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴陈	江苏科技大学计算机科学与工程学院	95	641	13.0	20.0
2	李丹丹	江苏科技大学计算机科学与工程学院	1	10	1.0	1.0