支持度和置信度自适应的关联规则挖掘

• 作者: 巫建伟 张泽均 林甲祥 舒兆港 陈崇成
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 参数自适应 关联规则 支持度 置信度 频繁项集
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 3746-3754
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2018.12.026

摘要

以事务集中所有项的支持数和所有规则的置信度数据为依据,使用统计拟合技术,对支持度和置信度阈值的自动化确定进行研究,提出支持度和置信度自适应的关联规则挖掘算法AdapARM (adaptive association rule mining),降低算法对先验知识的依赖性.在标准数据集Trolley和Groceries上进行实验研究,实验结果及其分析验证了AdapARM算法的有效性,其具有用户不必具备数据集的先验知识、不需人为设定支持度和置信度参数的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈崇成	福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室	116	1863	23.0	39.0
2	舒兆港	福建农林大学计算机与信息学院	6	26	3.0	5.0
3	张泽均	福建农林大学计算机与信息学院	13	21	2.0	4.0
4	林甲祥	福建农林大学计算机与信息学院	14	30	3.0	5.0
5	巫建伟	国家海洋局第三海洋研究所海洋环境管理与发展战略研究中心	1	4	1.0	1.0