基于粗糙集理论的异常行为规则的提取

韩玲

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基于粗糙集理论的异常行为规则的提取

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异常检测是数据挖掘技术研究方向之一。利用粗糙集理论挖掘出的高质量的决策规则集，具有广泛的适应性和简明清晰的特点。通过对规则的支持度和置信度的度量，提取那些支持度很低，但置信度非常高的规则。在某些如银行欺诈、入侵检测、青少年犯罪和学生心理问题等领域，研究这些小概率、置信度低的事件却有特别的重要意义，对于人们发现异常情况进行决策非常有益。

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来源
《电脑知识与技术：学术交流》 |2014年第6期|3774-3777|共4页
作者
韩玲;
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作者单位

淮北师范大学计算机科学与技术学院;

安徽淮北235000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
数据挖掘; 粗糙集; 异常行为; 规则提取;

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