基于聚类的快速时域关联规则发现算法

摘要：

时域数据的挖掘是数据挖掘领域经常遇到的问题.而时域关联规则的发现研究是关联规则的一个重要研究课题.该文在对周期关联规则进行深入研究的基础上,形式化定义了基本的时域关联规则概念,并提出了基于Apriori的发现周期关联规则的CCAR算法.CCAR的核心思想是首先把各项目按照周期时间分布进行聚类,根据聚类结果把每个项目分成几个动态的有效时间区域.在应用Apriori算法时,用项目的各个时间区域扩展项目集I,然后根据作者提出的带时间属性的JOIN操作由Lk-1生成Ck,并由约简操作删除Ck中不满足条件的候选频繁项目集以提高算法的效率.算法理论分析和实验都表明CCAR是有效的.

关键词：关联规则、聚类、周期关联规则

所属期刊栏目：22

分类号：TP274(自动化技术及设备)

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：36-39,70