支持度和置信度自适应的关联规则挖掘

摘要：

以事务集中所有项的支持数和所有规则的置信度数据为依据,使用统计拟合技术,对支持度和置信度阈值的自动化确定进行研究,提出支持度和置信度自适应的关联规则挖掘算法AdapARM (adaptive association rule mining),降低算法对先验知识的依赖性.在标准数据集Trolley和Groceries上进行实验研究,实验结果及其分析验证了AdapARM算法的有效性,其具有用户不必具备数据集的先验知识、不需人为设定支持度和置信度参数的优点.

关键词：参数自适应、关联规则、支持度、置信度、频繁项集

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41401458;福建省自然科学基金项目2018J01644、2016J05148、2016J01753;中国-东盟海上合作基金项目2020399;国家海洋局第三海洋研究所基金项目2016020;福建省科技计划重点基金项目2015H0015

在线出版日期：2019-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3746-3754