[1]徐勇 周森鑫.一种改进的关联规则挖掘方法研究[J].计算机技术与发展,2006,(03):77-79.
　XU Yong,ZHOU Sen-xin.Research on an Improved Approach for Association Rules Mining[J].,2006,(03):77-79.
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一种改进的关联规则挖掘方法研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年03期
页码:
77-79
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Research on an Improved Approach for Association Rules Mining
文章编号:
1005-3751（2006）03-0077-03
作者:
徐勇 周森鑫
安徽财经大学信息工程学院
Author(s):
XU Yong;  ZHOU Sen-xin
School of Information Engineering, Anhui University of Finance ＆ Economics
关键词:
数据挖掘; 关联规则; 相关关系; 兴趣度
Keywords:
data mining; association rule;  correlation;  interestingness
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
关联模式挖掘研究是数据挖掘研究领域的重要分支之一，旨在发现模式之间存在的关联或相关关系。然而，传统的基于支持度可信度框架的挖掘方法存在着一些不足：一是会产生过多的模式（包括频繁项集和规则）；二是挖掘出来的规则有些是用户不感兴趣的、无用的，甚至是错误的。所以在挖掘过程中能有效地对无用模式进行剪枝是必要的。利用相关关系对模式进行评价是一种有效的剪枝方法。实验结果分析表明，在传统挖掘方法的基础上引入相关关系度量可以有效地对非相关模式进行剪枝，从而减小频繁项集和规则的规模
Abstract:
Association rules mining is an important branch of research on data mining, its purpose is to find the association or correlation among items. However the common approach based on support - corfidence framework has some shortcomings： Firstly, there are a great number of redundant association patterns （including frequent items and rules）, then it is difficult for user to find interesting association rules in them; Secondly, some of these rules are uninteresting. Therefore it is necessary to prune the useless rules effectively, where it is a valid approach to evaluate the rules via correlation. The experimental result shows that introducing correlation measuring based on common approach to association rules mining could prune the unwanted rules, reduce the scale of frequent items and rules

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省高等学校自然科学研究项目（2005KJ312ZC）;安徽财经大学教研课题（ACJY200544）徐勇（1978-），男，安徽泾县人，讲师，硕士，主要从事数据挖掘和数据库技术教学与研究周森鑫，副教授，研究方向为数据库技术与网格计算
更新日期/Last Update: 1900-01-01