基于Apriori有效关联规则及其兴趣度的研究

摘要：

通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则.鉴于此,给出了关联规则的两个性质和引入兴趣度的第三个度量--相关支持度;利用两个性质消除了一定的冗余,同时利用相关支持度使挖掘出的规则更符合用户的需求,设计了挖掘出有效关联规则算法,在算法中利用导出的性质提高算法效率,较好地解决了上述问题.

关键词：数据挖掘、关联规则、Apriori、兴趣度、相关支持度

所属期刊栏目：10

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：6889-6893,6911