基于中智模糊关联规则生成的大数据挖掘分析算法

• 作者: 梁凡 赵丽
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 数据挖掘 中智关联规则生成 模糊化理论 隶属度函数
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 285-292,298
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 6239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.049

摘要

关联规则挖掘作为一种大数据挖掘方法,被用于确定不同项目间存在的内在联系,并以大于某一阈值作为评判不同项间存在关联的依据.传统关联规则挖掘方法仅能建立不同项间的布尔型关联规则,存在硬化数据"尖锐边界"问题导致关联规则挖掘性能下降的缺点.为克服经典数据挖掘算法的这一缺陷,提出一种新型中智关联规则挖掘算法.基于专家知识对语言学术语进行量化预处理,得到不同指标的量化数据资料库;基于关联规则支持度定义计算不同指标项集合的支持度;通过考虑不同项间的隶属度、不确定度和非隶属度函数生成关联规则.将该中智挖掘算法与模糊挖掘算法进行对比,结果表明,该算法能够增加生成关联规则数量,有助于提高数据挖掘的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵丽	山西大学软件学院	49	144	6.0	10.0
2	梁凡	南宁职业技术学院信息工程学院	16	7	2.0	2.0