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摘要:
对于大量的高维度的交易数据,利用关联规则进行数据挖掘,用户难以进行解释和利用.主要两个原因:常规关联规则挖掘算法可产生大量关联规则;一些关联规则可部分重叠.若用户能自主选择,在关联规则挖掘中所使用的相关项集,则可解决该问题.提出一种新的视觉探索工具,结构化关联映射图,使用户能够以视觉方式找到相关项集的组.该方法使用健康检查结果数据集进行验证,并且实验结果表明具有最高2×2规则贡献的和值的结构化关联映射图有助于显著减少关联分析的复杂性,并且能够集中于搜索空间的特定区域关联规则挖掘,同时避免不相关的关联规则.
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文献信息
篇名 探索关联规则可视化的结构化关联映射图
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 可视化 关联规则挖掘 分层聚类 结构化关联映射图
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 数据工程
研究方向 页码范围 68-70,157
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 3103字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.013
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 易黎 3 6 2.0 2.0
2 胡雅萌 1 3 1.0 1.0
6 彭艳兵 20 38 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
可视化
关联规则挖掘
分层聚类
结构化关联映射图
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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