一种发现模糊关联规则的FTDA2算法

摘要：

模糊关联规则在模糊集理论的基础上发现关联规则,频繁项集挖掘是数据挖掘的关键问题.Apriori算法在查找频繁项集时,需要对数据库进行多次扫描,通过模式匹配检查一个很大的候选集合,降低了算法执行效率.针对该问题提出FTDA2算法,该算法对事务数据库进行一次扫描,记录对计算频繁项集支持度有贡献的事务.比较FTDA2算法与其他算法,通过实验证明其有效性.

关键词：模糊集、关联规则、事务、数值型属性

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"863"计划基金资助项目2002AA412020

在线出版日期：2009-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：52-54