基于六度分离理论的新型关联规则挖掘算法

张强; 钟勇; 周渭博

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基于六度分离理论的新型关联规则挖掘算法

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针对Apriori算法中支持度与置信度不易确定、需要多次扫描数据库、生成的关联规则集合易过大或者过小等问题,提出了一种新型的关联规则挖掘方法——六度分离关联规则挖掘算法.该算法不仅可以定量地挖掘强关联规则,也可以挖掘弱关联关系;同时,只需要一次扫描数据库,将数据压缩转化存储在矩阵中;也提出了事件之间关联度的新的计算方法.与目前应用最广的基于item的协同过滤算法相比,在最优情况下,即推荐数量为250时,准确率提高了15％.

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来源
《计算机应用》 |2017年第z2期|210-213|共4页
作者
张强; 钟勇; 周渭博;
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作者单位

中国科学院成都计算机应用研究所;

中国科学院成都计算机应用研究所;

中国科学院成都计算机应用研究所;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
数据挖掘; 关联规则; 六度分离; Apriori算法; 频繁项集;

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