正负关联规则数据挖掘算法研究

• 作者: 侯向宁 杨井荣
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘技术 关联规则 相关性 置信度 兴趣度
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.11.012

摘要

目前计算机技术已经由IT时代进入DT时代,要求以提供决策支持信息为目的的数据挖掘技术的快速增长,是从数据库中获取信息、利用信息.对数据挖掘的研究主要是集中在算法的优化与改进上.在总结前人资料的基础上,从另一个角度去研究关联规则——负关联规则,并且使之与传统的关联规则相结合,形成正负关联规则,以使关联规则理论更加完整.对数据挖掘算法里中的关联规则新技术进行了系统、深入、全面、透彻的分析研究.总结,分析和研究了典型的挖掘算法和关联规则的基本思想,并分析了算法之间的差异.客观比较项目之间的联系,相关用于衡量项目集之间的关系.在已有关联规则的情况下,推算出负关联规则的支持度和置信度计算,并对算法的工作原理和实现步骤进行了详细的分析和研究.实验表明,该算法的实验结果提高了关联规则挖掘技术的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨井荣		8	5	1.0	2.0
2	侯向宁		15	31	3.0	5.0