基于领域知识和聚类的关联规则深层知识发现研究

摘要：

本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行新颖度评价,对于新颖度较高价值较大的关联规则可以存储于领域知识库用于决策使用或再次挖掘过程.该算法有效的减少的规则的数量,提高了规则的新颖性和精确度,对商业应用具有很高的价值.文章最后使用UCI开源数据进行了实验分析,并验证了该算法的有效性.

关键词：关联规则、聚类、领域知识、深层知识发现

所属期刊栏目：23

分类号：TP311.13;F224(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71471169,71071151

在线出版日期：2015-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：154-161