基于Apriori算法的水平加权关联规则挖掘

摘要：

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.目前业界已经提出了许多发现关联规则的算法,这些算法都认为每个数据对规则的重要性相同.但在实际应用中,用户会比较倾向于自己最感兴趣或认为最重要的那部分项目,因此有必要加强这些项目对规则的影响,同时减弱另一些用户兴趣不大或认为不重要的项目对规则的影响.为此,论文提出了水平加权关联规则的问题,并结合Apriori算法,加以改进,给出了关于该问题的解决方案及有效算法New_Apriori.

关键词：数据挖掘、关联规则、水平加权

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（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：197-199