改进自适应遗传算法在关联规则中的研究

• 作者: 孙红 李存进
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 自适应遗传算法 兴趣度 云计算 挖掘效率
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4894字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.12.012

摘要

针对传统的关联规则在大数据环境下数据挖掘过程中效率低的问题,文中融入了遗传算法,并且对传统的遗传算法进行优化以便更好地适用于关联规则的挖掘.针对传统的自适应遗传算法,对其交叉算子和变异算子进行自适应优化,在此基础上加入兴趣度用来剔除一些没有实际效果的规则.实验结果表明在关联规则提取方面,结合云计算技术和所改进的算法可以优化其挖掘效率,并克服适应性和可用性等方面的缺陷,不仅加快了算法的收敛速度,也提高了解的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙红	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	64	316	10.0	12.0
5	李存进	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	3	1.0	1.0