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Mining fuzzy association rules from uncertain data

机译：从不确定数据中挖掘模糊关联规则

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Association rule mining is an important data analysis method that can discover associations within data. There are numerous previous studies that focus on finding fuzzy association rules from precise and certain data. Unfortunately, real-world data tends to be uncertain due to human errors, instrument errors, recording errors, and so on. Therefore, a question arising immediately is how we can mine fuzzy association rules from uncertain data. To this end, this paper proposes a representation scheme to represent uncertain data. This representation is based on possibility distributions because the possibility theory establishes a close connection between the concepts of similarity and uncertainty, providing an excellent framework for handling uncertain data. Then, we develop an algorithm to mine fuzzy association rules from uncertain data represented by possibility distributions. Experimental results from the survey data show that the proposed approach can discover interesting and valuable patterns with high certainty.
机译：关联规则挖掘是一种重要的数据分析方法，可以发现数据中的关联。以前有许多研究集中在从精确和确定的数据中查找模糊关联规则。不幸的是，由于人为错误，仪器错误，记录错误等，实际数据往往不确定。因此，立即出现的一个问题是我们如何从不确定数据中挖掘模糊关联规则。为此，本文提出了一种表示不确定数据的表示方案。该表示基于可能性分布，因为可能性理论在相似性和不确定性概念之间建立了紧密的联系，为处理不确定性数据提供了一个极好的框架。然后，我们开发了一种从可能性分布表示的不确定数据中挖掘模糊关联规则的算法。来自调查数据的实验结果表明，该方法可以高度确定地发现有趣且有价值的模式。

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