基于析取规则对不确定数据挖掘的优化研究

摘要：

在商业、医疗等数据分析中,不知道存在或不存在的一些项目事件组成的数据叫做不确定数据,它的特点是离散型随机变量的概率分布,不确定数据中的挖掘算法研究是当前大数据分析中的重要方向.针对不确定数据的随机变量性特征,有效提高挖掘结果的置信度和提高算法运行时间,本文提出一种挖掘析取关联规则的算法DRUD,利用模糊集的方法选取2元频繁项集,对比最小支持度,完成有效的析取规则提取.经过在大量不同不确定数据库中仿真表明,对比类似算法UApriori和PFCIM,本文所提出的DRUD算法产生的规则置信度得到提高,算法效率有较好改进,新的算法更加适用于不确定数据中的大数据挖掘应用.

关键词：不确定数据、析取规则、支持度、数据挖掘

所属期刊栏目：53

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61262040

在线出版日期：2016-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：788-792