【摘 要】
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在加权关联规则挖掘的研究中,主要的工作是从事务数据库中产生加权频繁项目集.由于加权频繁项目集不具有向下封闭性,也就是,加权频繁项目集的子集不一定加权频繁.因此,不能用
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在加权关联规则挖掘的研究中,主要的工作是从事务数据库中产生加权频繁项目集.由于加权频繁项目集不具有向下封闭性,也就是,加权频繁项目集的子集不一定加权频繁.因此,不能用现有的Apriori算法及其改进算法产生加权频繁项目集.该文针对已有的一些加权关联规则挖掘方法中的不足,设计了两个不同的挖掘加权频敏项目集的算法,并对这两个算法加以比较.在实验上,该研究实现了这两个算法,并在合成数据上运行,验证了这两个算法的正确性和有效性.并且,这两个算法在各种实验数据上运行的结果表明,算法二在执行时间上的效率要优于算法一,且扩展性较好,符合理论分析结果.在基于兴趣度的知识评价研究中,该文给出了兴趣度定义,并对兴趣度的取值进行了讨论.用兴趣度对规则评价时,通过设定最小兴趣度阈值,以产生用户感兴趣的知识.此外,该文还把兴趣度扩展为加权兴趣度,以对挖掘产生的加权关联规则进行评价,得到对用户具有实际指导意义的知识.
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