[1]向哲 林国龙 杨斌.兴趣度在增量的关联规则挖掘中的研究[J].计算机技术与发展,2009,(10):33-36.
　XIANG Zhe,LIN Guo-long,YANG Bin.Interestingness Research of Association Rules in Incremental Mining Data[J].,2009,(10):33-36.
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兴趣度在增量的关联规则挖掘中的研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年10期
页码:
33-36
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Interestingness Research of Association Rules in Incremental Mining Data
文章编号:
1673-629X（2009）10-0033-04
作者:
向哲 林国龙 杨斌
上海海事大学
Author(s):
XIANG Zhe;  LIN Guo-long;  YANG Bin
Shanghai Maritime University
关键词:
关联规则; FUP算法; Apriori算法; 兴趣度
Keywords:
association rules;  FUP algorithm Apriori algorithm;  interestingness
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
一般的关联规则发现算法使用的都是支持度、置信度框架。但是在增量的数据挖掘过程中，该类算法却需要不断改变支持度、置信度，使得算法本身效率下降，并缺乏可说服性，比如Apriori算法。为了解决该类问题，使用兴趣度框架对增量的数据进行了关联规则挖掘，比较了基于支持度、置信度框架的算法（如Apriori，FUP算法）和基于兴趣度的算法之间的优缺点。试验结果表明：兴趣度能够有效地筛选关联规则，在进行增量的数据挖掘的情况下得到的关联规则总是小于等于支持度、置信度（Apriori）算法挖掘出的规则
Abstract:
The general association rules discovery algorithm is using in the framework of confidence and support. However, in incremental data mining process, such algorithms are required support and confidante to constantly changing. Makess inefficient algorithm it

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备注/Memo

备注/Memo:
上海市引进技术吸收与创新年度计划资助项目（07XI-058）;上海市能力建设资助项目（071705107,08170511300）向哲（1984-），男，广西桂林人，硕士研究生，研究方向为物流信息化；林国龙，教授，研究方向为物流信息化；杨斌，副教授，研究方向为物流信息化
更新日期/Last Update: 1900-01-01