基于粗糙集的电网业务营销时序数据关联规则挖掘模型

摘要：

针对挖掘出的数据关联规则存在数目少、执行时间长、置信度低问题,提出基于粗糙集的电网业务营销时序数据关联规则挖掘模型.建立电网业务营销数据四元组,通过清洗、集成、转换、消减四步预处理电网业务营销时序数据;依据粗糙集理论设定的时序数据属性约简定义,约简电网业务营销时序数据属性;通过电网业务营销数据存在的时序关系,定义关联规则,采用压缩矩阵生成时序数据的频繁项集树,得到电网业务营销时序数据关联规则,完成关联规则挖掘模型建立.实验结果证明,应用该模型后,时序数据关联规则平均数目分别高4条和10条,平均执行时间分别减少4 s和25 s,平均置信度分别高出0.2和0.22.

关键词：粗糙集、电网业务、业务营销、时序数据、关联规则、挖掘模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-25（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：121-124