基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的关联规则挖掘方法

Ruan Mengli; Wu Lei

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基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的关联规则挖掘方法

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针对从数据集中的正负关联规则挖掘问题,提出一种基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的挖掘方法.首先,对通过逆文档频率(IDF)对语料库中的项(项集)进行加权,筛选出前N％的项集;然后,通过提出的双支持度阈值Apriori算法来提取频繁项集和非频繁项集,以此降低非频繁项集的数量;最后,通过置信度和升降度阈值的判断,分别从频繁项集和非频繁项集中挖掘正负关联规则.其中,创新性地利用了非频繁项集来挖掘正负关联规则.在一个医学文本数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效地挖掘出正负关联规则,且能够大大降低项集和规则数量.

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来源
《计算机应用研究》 |2018年第12期|3579-3583|共5页
作者
Ruan Mengli; Wu Lei;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
正负关联规则挖掘; 双支持度阈值; Apriori算法; 非频繁项集; IDF加权;

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