基于时序和兴趣度约束的加权关联规则挖掘算法研究

摘要：

为了解决关联规则挖掘算法中频繁集信息挖掘不完善和时序周期对事务集频繁项挖掘的影响问题,提出了一种基于时序和兴趣度约束的加权关系规则挖掘算法.该算法首先利用时序滑动函数对时序事务集进行发生概率估算和权值赋值,依据兴趣度约束函数和剪枝定理进行事务集化简,然后根据支持度和k支持期望进行加权频繁事务集抽取,最后依据置信度进行加权关联规则导出.实验结果证明,该算法能够快速有效地挖掘出符合用户兴趣度的关联规则.

关键词：加权关联规则、时序挖掘、支持度、兴趣度约束、频繁事务集

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11171112

在线出版日期：2013-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：259-262