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提出了一种基于概率的模糊加权Apriori算法,解决了以往算法中由于数据库中项目分布不均匀导致的支持度设置不合理问题。通过引入模糊理论软化了属性的论域边界,并在此基础上进一步引入概率分布的知识解决了传统的常权重赋值带来的问题,保证了算法的向下封闭性。最后通过数值试验验证了改进算法的有效性。
基于概率的模糊加权关联规则挖掘
【摘 要】
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提出了一种基于概率的模糊加权Apriori算法,解决了以往算法中由于数据库中项目分布不均匀导致的支持度设置不合理问题。通过引入模糊理论软化了属性的论域边界,并在此基础上进一步引入概率分布的知识解决了传统的常权重赋值带来的问题,保证了算法的向下封闭性。最后通过数值试验验证了改进算法的有效性。
【机 构】
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中国农业大学理学院,北京科技大学信息工程学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年S1期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60573158）
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