基于增量队列的在全置信度下的关联挖掘

摘要：

关联挖掘是一种重要的数据分析方法, 提出了一种在全置信度下的增量队列关联挖掘算法模型, 在传统的 FP-Growth 及 PF-Tree 算法的关联挖掘中使用了全置信度规则, 算法的适应性得到提升, 由此提出FP4W-Growth 算法并运用到对文本数据的关联计算以及对增量式的数据进行关联性挖掘的研究中, 通过实验验证了此算法及模型的可行性与优化性, 为在庞大的文本数据中发现隐藏着的先前未知的并潜在有用的新信息和新模式, 提供了科学的决策方法.

关键词：海量文本、增量队列、全置信度、关联挖掘

所属期刊栏目：24

分类号：TP3;TP2

在线出版日期：2015-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：133-136