论文部分内容阅读
绝大多数关联规则的挖掘方法基于布尔属性数据,但在现实应用中会经常需要对数量属性的数据进行关联挖掘。该文就提出一种算法,在经典Apriori后选集算法的基础上引入了模糊逻辑集合的概念,将数据集中的数量属性按照模糊集合定义进行划分从而将原始事务数据转化成基于模糊集的数据,然后再运用Apriori算法发现潜在的关联规则。