基于关联图的加权关联规则挖掘算法

摘要：

针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,引入加权支持度和最小支持期望的概念,提出一种基于关联图的加权关联规则模型,并在该模型基础上,设计了改进的加权关联规则挖掘算法.该算法扫描数据库仅一次,采用关联图存储频繁2项集信息,通过构建基于图的剪枝策略,减少验证频繁项集的计算量,有效提高加权频繁项集的生成效率.

关键词：加权关联规则、最小支持期望、关联图

所属期刊栏目：36

分类号：TP311.52(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽高校省级优秀青年人才基金资助项目2010SQRL170;安徽省教育厅自然科学研究基金资助重点项目2006KJ027A;安徽省自然科学基金资助项目070412055

在线出版日期：2010-09-06（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：59-61