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一种飞行数据的模糊关联规则挖掘算法
被引量：
1
1
作者
梁建海
潘泉
+1 位作者
黄鹤
杨峰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第9期3315-3317,3323,共4页
提出利用模糊属性集和关联规则的支持度获得高效率的关联规则增量更新挖掘的方法。首先对输入数据集进行模糊离散化,确定相应的模糊属性集,模糊支持数和各属性原先的模糊聚类中心;然后检查是否满足最小支持度条件,将其添加到更新后的模...
提出利用模糊属性集和关联规则的支持度获得高效率的关联规则增量更新挖掘的方法。首先对输入数据集进行模糊离散化,确定相应的模糊属性集,模糊支持数和各属性原先的模糊聚类中心;然后检查是否满足最小支持度条件,将其添加到更新后的模糊频繁属性集集合中;最后比较模糊频繁属性集和负边界的变化,得到最终更新后的模糊频繁属性集和相应的关联规则。采用实际飞行数据验证了该算法可以避免反复和多层扫描数据库的时间消耗问题,模糊关联规则挖掘算法可以高效和准确提取增量关联规则。
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关键词
关联规则挖掘
增量更新
模糊属性集
支持度
聚类
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题名
一种飞行数据的模糊关联规则挖掘算法
被引量：
1
1
作者
梁建海
潘泉
黄鹤
杨峰
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第9期3315-3317,3323,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60634030)
国家自然科学基金面上项目(61071172
61075029)
文摘
提出利用模糊属性集和关联规则的支持度获得高效率的关联规则增量更新挖掘的方法。首先对输入数据集进行模糊离散化,确定相应的模糊属性集,模糊支持数和各属性原先的模糊聚类中心;然后检查是否满足最小支持度条件,将其添加到更新后的模糊频繁属性集集合中;最后比较模糊频繁属性集和负边界的变化,得到最终更新后的模糊频繁属性集和相应的关联规则。采用实际飞行数据验证了该算法可以避免反复和多层扫描数据库的时间消耗问题,模糊关联规则挖掘算法可以高效和准确提取增量关联规则。
关键词
关联规则挖掘
增量更新
模糊属性集
支持度
聚类
Keywords
association rules mining
incremental updating
fuzzy attribute dataset
support
clustering
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种飞行数据的模糊关联规则挖掘算法
梁建海
潘泉
黄鹤
杨峰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
1
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参考文献
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