原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对从数据集中的正负关联规则挖掘问题,提出一种基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的挖掘方法.首先,对通过逆文档频率(IDF)对语料库中的项(项集)进行加权,筛选出前N%的项集;然后,通过提出的双支持度阈值Apriori算法来提取频繁项集和非频繁项集,以此降低非频繁项集的数量;最后,通过置信度和升降度阈值的判断,分别从频繁项集和非频繁项集中挖掘正负关联规则.其中,创新性地利用了非频繁项集来挖掘正负关联规则.在一个医学文本数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效地挖掘出正负关联规则,且能够大大降低项集和规则数量.
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文献信息
篇名 基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的关联规则挖掘方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 正负关联规则挖掘 双支持度阈值 Apriori算法 非频繁项集 IDF加权
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3579-3583
页数 5页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.12.013
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 阮梦黎 山东管理学院信息工程学院 12 32 4.0 5.0
2 吴磊 山东师范大学信息科学与工程学院 12 60 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (80)
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研究主题发展历程
节点文献
正负关联规则挖掘
双支持度阈值
Apriori算法
非频繁项集
IDF加权
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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