基于粗糙集的多值属性关联规则挖掘

摘要：

本文应用粗糙集理论中等价关系的概念,结合知识系统细化和泛化的思想以及Apriori算法中逐层搜索迭代求取频繁项集的思想,对数据挖掘中的多值属性关联规则问题进行研究,提出一种新的多值属性关联规则挖掘算法Mqars.Mqars的主要特点是无需将多值属性转化为布尔型属性,可以尽早地约简非候选的频繁项集,方便快捷地计算出项集支持度,提高多值属性关联规则挖掘效率.论文给出了Mqars算法详细描述、具体实现过程和算法实例及分析.最后设计实验环节对Mqars算法与传统的Maqa算法在时间复杂度和算法效率方面进行比对和分析,分析与比对的实验结果表明了该算法的有效性.

关键词：粗糙集、多值属性关联规则、数据挖掘

所属期刊栏目：31

分类号：TP3;TP1

资助基金：辽宁省科技攻关项目2011219004,2011216027;辽宁省博士启动基金资助项目20111001;中央高校基本科研业务费专项基金N110417004

在线出版日期：2012-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1083-1089