基于人工免疫系统的关联规则增量挖掘

苏一丹; 顾新一; 黎竹娟

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基于人工免疫系统的关联规则增量挖掘

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本文采用人工免疫算法进行关联规则挖掘,通过权值设置发现在事务数据集中有意义的二进制关系,将挖掘工作集中在那些有着特殊权值的有意义的关联项,避免了挖掘工作在大量的无意义的关系项中搜索.实验证明,此算法是有效的且灵活性强,能在Web使用数据集中发现有意义的带权值的关联规则.同时给出了在最小支持度和最小置信度不变的情况下,在动态数据集中进行增量关联规则挖掘的方法.同样使用权值方法来提升新数据集的重要性.此方法的可行性和有效性同样在实验中体现出来.

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来源
《情报学报》 |2009年第2期|169-174|共6页
作者
苏一丹; 顾新一; 黎竹娟;
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作者单位

上海理工大学管理学院;

上海;

200093;

广西大学计算机与电子信息学院;

南宁;

530004;

上海理工大学管理学院;

上海;

200093;

广西大学计算机与电子信息学院;

南宁;

530004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类情报学、情报工作;
关键词
人工免疫系统; 关联规则; Web使用挖掘; 增量式更新;

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