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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析 被引量:1
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作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进apriori算法 粒子群优化算法
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基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统设计
2
作者 张剑 刘畅 +3 位作者 杨逸 魏昕喆 张浩 王旭 《兵工自动化》 北大核心 2025年第7期97-101,共5页
为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库... 为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库,采用Apriori算法通过映射剪枝处理频繁项集,挖掘关联规则,建立多维数据挖掘模型,实现系统的数据挖掘功能。经实验论证分析,结果表明:该系统在电力负荷预测应用中的预测结果与实际值相差较小,在最小支持度和事务数据量条件下,数据挖掘执行时间分别在2和10 s以下,具有较高的执行效率,说明该系统是可行的。 展开更多
关键词 apriori算法 供电公司 服务器 营销数据挖掘系统 关联规则 数据仓库
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基于Apriori算法和云推理的抽蓄电站日运行规则提取及运用 被引量:1
3
作者 万正喜 罗琪 +2 位作者 傅勋利 王康乐 梅亚东 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第5期72-78,85,共8页
为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规... 为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规则,之后运用云推理方法模拟抽蓄电站日出力过程。以湖南电网黑麋峰抽蓄电站为实例,验证模型方法的有效性。利用提取得到的各时段强关联规则,对每个月最大峰谷差日抽蓄电站日出力进行云推理模拟,结果表明:模拟抽蓄电站出力下的电网剩余负荷峰谷差和均方差与抽蓄电站实际运行效果相比,均有所减少。说明基于关联规则的云推理方法有效,结果合理,具有参考应用价值。 展开更多
关键词 抽蓄电站 运行规则 云模型 apriori算法 云推理
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基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术研究 被引量:1
4
作者 崔涵 魏立明 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第2期250-255,共6页
随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用... 随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用多种传感器获取管廊内数据。上位机方面采用LabView软件为用户端提供实时的数据监测画面以及报警信息显示。通过试验数据验证所提出的改进算法能够较原算法节省约60%的时间,并且其精确度可以保持在90%以上。针对不同类型火灾需要不同数据挖掘关联规则,本文以地下管廊电气线缆火灾为例,通过PyroSim软件建立火灾模型获取的火灾数据由本文所提算法进行关联规则挖掘,最后得到早期线缆火灾的3个特征,即线缆火灾的预警依据。 展开更多
关键词 综合管廊 火灾预警 关联规则 apriori算法 PyroSim
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一种改进的AprioriTid算法 被引量:6
5
作者 张伟科 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2016年第3期314-318,共5页
针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选... 针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.仿真实验表明,在支持度相同但数据量不同,以及数据量相同但支持度不同这两种条件下,Apriori Tid_M算法在性能上和运算时间上都比Apriori算法有很大程度的改善. 展开更多
关键词 apriori算法 aprioriTID算法 aprioriTid_M算法 关联规则 置信度 项集 支持度 性能
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基于RF-Apriori算法考虑填补缺失值的高速公路事故致因分析
6
作者 薛乐 于露 +2 位作者 金龙哲 李博 沈文进 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期211-218,共8页
为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变... 为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变化比较不同填补算法对数据稳定性的影响,并运用Apriori关联规则算法对完成填补的事故数据进行不同严重程度等级的高速公路事故致因分析。结果表明:经缺失值填补后,RF算法稳定性更优,相较于原始数据训练的模型准确率提高5.66%,召回率提高9.22%,F 1分数提高9.91%。客车更易引发财产损失事故的发生;摩托车在限速较低的路段易引发受伤事故,在限速较高的路段易引发死亡事故,安全设备的使用情况对事故严重程度等级有较大关系。 展开更多
关键词 随机森林(RF) apriori算法 缺失值 高速公路 事故致因 数据填补 关联规则
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基于遗传算法优化Apriori算法的LNG接收站隐患文本数据关联规则挖掘及预警研究
7
作者 贺叔滢 郑文培 +4 位作者 田野 龚晓凤 李宏霞 张圣柱 王旭 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第7期114-119,共6页
为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选... 为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选择上的不足;最后,结合优化后的参数重新挖掘关联规则,并给出预警建议。研究结果表明:遗传算法优化的Apriori算法平均支持度提升6.67%,平均置信度提升27.04%,平均提升度提升7.51%。同时,规则数量从65条减少到44条,有效过滤冗余信息,提高LNG接收站隐患识别的精确度和效率,并优化关联规则挖掘过程。研究结果可为LNG接收站的安全管理提供科学的预警参考和新的工具。 展开更多
关键词 LNG接收站隐患 遗传算法 apriori算法 关联规则 隐患预警
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基于T-Apriori算法的纺织品质检数据分析
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作者 吕沿沿 薛文良 +1 位作者 魏孟媛 马颜雪 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第6期82-89,共8页
为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存... 为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存储空间并提升计算效率。针对支持度的确定,还提出了一种更为客观的方法,即通过分析候选1项集频数区间对应的候选1项集个数的变化趋势来调整支持度阈值,以更好地适应数据特性。结果表明:与传统Apriori算法及其优化版本C-Apriori算法相比,T-Apriori算法表现出显著的性能提升,其运行时间仅为传统Apriori算法的40%。尤其在数据量较大且支持度较低的情况下,T-Apriori算法的时间下降幅度更为显著,证明其在大数据量和低支持度环境下具有更为优异的处理性能。采用T-Apriori算法后,纺织品质检数据的分析效率可得到极大提高,为质量监管和决策支持提供更加高效的数据分析工具,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 关联规则 apriori算法 三元组 质量检测 纺织品
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基于数据驱动Apriori-RMM的装备采购合同履行风险评估
9
作者 杨文俊 谢力 +2 位作者 卢毅 毛维平 王敦宇 《兵工自动化》 北大核心 2025年第3期61-65,72,共6页
针对装备采购合同履行风险评估过程受主观因素影响,未能有效挖掘风险间与结果间的内在关联机理的问题,提出一种基于数据驱动Apriori-RMM的风险评估方法。收集装备采购合同履行相关的历史数据形成合同风险数据库;采用Apriori算法挖掘数... 针对装备采购合同履行风险评估过程受主观因素影响,未能有效挖掘风险间与结果间的内在关联机理的问题,提出一种基于数据驱动Apriori-RMM的风险评估方法。收集装备采购合同履行相关的历史数据形成合同风险数据库;采用Apriori算法挖掘数据库中合同风险因素关联规则,依据关联规则构建贝叶斯网络结构,实现合同风险因素关系的可视化,并依此开展风险分析及问题预防;根据风险值计算方法,对单个因素风险进行排序,对合同整体风险进行评估。结果表明,案例分析验证了模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 数据驱动 apriori-RMM 装备采购 风险评估
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基于改进Apriori的地铁运维危险源致灾度量化及风险预判 被引量:1
10
作者 唐永升 李花子 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第4期152-161,共10页
为精准预判地铁运营事故严重程度,提出有序约束Apriori-RF算法量化运营事故灾害度等级。首先,以人员伤亡、列车延误和设施损坏3个维度构建致灾量化模型,运用K-means算法聚类成4个灾害度等级;其次,引入有序约束改进Apriori算法,挖掘风险... 为精准预判地铁运营事故严重程度,提出有序约束Apriori-RF算法量化运营事故灾害度等级。首先,以人员伤亡、列车延误和设施损坏3个维度构建致灾量化模型,运用K-means算法聚类成4个灾害度等级;其次,引入有序约束改进Apriori算法,挖掘风险与灾害度等级间的非线性关系,得到42条有效关联规则;再次,将其输入随机森林算法进行训练,通过基尼系数得到灾害度等级的风险重要度;最后,采用有序约束Apriori-RF方法与随机森林算法作实例验算并对比。研究表明:Apriori-RF可使关联规则挖掘有效度提升74.9%,且效率更高;结果的均方根误差(RMSE)降低14%、加权均方根误差(WRMSE)降低36%,表明其准确度也得到显著提升。研究成果可为量化预判地铁运营事故的灾害度等级提供一种精确且有效的方法,对保障地铁运营安全及事故减灾防控有理论意义和应用价值。 展开更多
关键词 地铁运维安全 风险管控 有序约束apriori-RF方法 致灾度量化 风险预判
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基于Apriori算法的煤矿设备控制失败风险挖掘及定位分析
11
作者 郝选平 李凌宇 张旭锋 《中国矿业》 北大核心 2025年第S1期216-220,共5页
煤矿井下作业环境复杂,设备多样,人员管理存在问题,导致设备控制失败率高,制约安全生产与运营。本研究聚焦于煤矿设备控制失败环节的精准定位,力求找出导致设备控制失败的关键风险因素。本文首先分析了某煤矿井下各系统,以及所对应的设... 煤矿井下作业环境复杂,设备多样,人员管理存在问题,导致设备控制失败率高,制约安全生产与运营。本研究聚焦于煤矿设备控制失败环节的精准定位,力求找出导致设备控制失败的关键风险因素。本文首先分析了某煤矿井下各系统,以及所对应的设备和对应的场景,然后采集神东某煤矿2021—2024年7385组设备控制失败数据,经数据清洗等预处理后,运用Apriori算法挖掘关联规则,并设置支持度、置信度、提升度阈值筛选强关联规则。研究发现“详细地点_风机配电点”与“设备名称_生产移变”组合场景风险高,叠加部分因素失败概率极高,特定操作流程或权限设置可能存在隐患。建议优化硬件联动逻辑,规范操作流程,强化人员培训与监控。 展开更多
关键词 煤矿 设备控制 失败率 apriori算法 风险
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Apriori算法的一种优化方法 被引量:47
12
作者 钱光超 贾瑞玉 +1 位作者 张然 李龙澍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第23期196-198,共3页
介绍关联规则挖掘中的经典算法——Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法——En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。... 介绍关联规则挖掘中的经典算法——Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法——En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。实验结果表明,En-Apriori算法优于Apriori算法,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 关联规则 频繁项集 apriori算法 En—apriori算法
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关联规则挖掘算法Apriori的研究改进 被引量:33
13
作者 周发超 王志坚 +1 位作者 叶枫 邓玲玲 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第9期1075-1083,共9页
在关联规则挖掘领域有很多算法,其中最经典的是Apriori算法,该算法可找出所有的频繁项集,并发现项目间的关联关系,但是执行效率却很低。针对经典Apriori算法中存在的I/O过重,产生频繁项集,计算量过大等问题,提出了一种Apriori的改进方案... 在关联规则挖掘领域有很多算法,其中最经典的是Apriori算法,该算法可找出所有的频繁项集,并发现项目间的关联关系,但是执行效率却很低。针对经典Apriori算法中存在的I/O过重,产生频繁项集,计算量过大等问题,提出了一种Apriori的改进方案I_Apriori,通过减少扫描数据库次数,降低候选项集计算复杂度以及减少预剪枝步骤计算量等途径提高了算法的执行效率。对比分析了Apriori和I_Apriori算法,I_Apriori算法计算复杂度更低,同时进行了对比实验,结果表明相比于Apriori算法,I_Apriori算法执行效率更高。 展开更多
关键词 关联规则 apriori I_apriori 复杂度 效率
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Apriori算法在语音合成应用中的一种改进 被引量:2
14
作者 赵欢 谭华 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期94-98,共5页
针对目前语音合成技术中提高语音合成自然度这一难点,研究了数据挖掘在语音合成中的应用.首先通过选取基频曲线中的最高音基频值(N1)和最低音基频值(N2)优化韵律参数,然后将其运用到关联规则对韵律参数进行规则提取的方法中,提出了优化... 针对目前语音合成技术中提高语音合成自然度这一难点,研究了数据挖掘在语音合成中的应用.首先通过选取基频曲线中的最高音基频值(N1)和最低音基频值(N2)优化韵律参数,然后将其运用到关联规则对韵律参数进行规则提取的方法中,提出了优化韵律参数后的规则提取过程,并对原有的Apriori算法进行改进而获得更适合语音合成的HLApriori算法,通过该算法可以将原有Apriori算法得到的规则进一步细分,从而得到更多研究者感兴趣的规则. 展开更多
关键词 语音合成 数据挖掘 apriori算法 HLapriori算法
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频繁项集挖掘的Apriori改进算法研究 被引量:9
15
作者 栗晓聪 滕少华 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第5期498-502,共5页
针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法——IApriori.该算法应用散列技术优化产生频繁-2项集,优化连接操作减少连接判断的次数,通过对候选项集编码来减少扫描数据库的次数,优化逻辑"与"运算减少不必要的"与"... 针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法——IApriori.该算法应用散列技术优化产生频繁-2项集,优化连接操作减少连接判断的次数,通过对候选项集编码来减少扫描数据库的次数,优化逻辑"与"运算减少不必要的"与"操作次数,缩短生成频繁项集的时间.IApriori算法仅需3次扫描数据库.研究结果表明,该算法具有快速、直观、节省内存等优点. 展开更多
关键词 apriori算法 频繁项集 候选项集 Iapriori算法
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关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进 被引量:97
16
作者 崔贯勋 李梁 +2 位作者 王柯柯 苟光磊 邹航 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2952-2955,共4页
经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和... 经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 频繁项集 候选项集
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Apriori算法的三种优化方法 被引量:71
17
作者 徐章艳 刘美玲 +2 位作者 张师超 卢景丽 区玉明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期190-192,202,共4页
通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改... 通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改进;(3)在回扫数据库时有许多不必比较的项目或事务重复比较。根据上述三点不足,提出了相应的三种优化策略来优化Apriori算法,得到一效率较高的改进Apriori算法。 展开更多
关键词 关联规则 apriori算法 频繁项集 非频繁项集
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挖掘关联规则中的一种优化的Apriori算法 被引量:50
18
作者 徐章艳 张师超 +2 位作者 区玉明 卢景丽 刘美玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第19期83-84,87,共3页
对文献[1]中给出的算法以及Apriori算法的思想和性能进行了分析,提出一种优化的Apriori算法,该算法较文献[1]的算法更优。
关键词 关联规则 apriori算法 算法效率
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基于候选项目集特性的改进Apriori算法研究 被引量:1
19
作者 綦孝姬 于红 +2 位作者 刘溪婧 邵乐 梁晓娜 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2009年第1期36-39,共4页
通过对Apriori和1-k-Apriori两种算法进行细致分析和深入研究,结合这两种算法的优点,提出了I1-k-Apriori算法.1-k-Apriori算法中利用Lk-1与L1相连接来得到候选项目集,但是,有些情况下,用这种方法生成的候选k项集数量过大,导致k项集的筛... 通过对Apriori和1-k-Apriori两种算法进行细致分析和深入研究,结合这两种算法的优点,提出了I1-k-Apriori算法.1-k-Apriori算法中利用Lk-1与L1相连接来得到候选项目集,但是,有些情况下,用这种方法生成的候选k项集数量过大,导致k项集的筛选代价太大.I1-k-Apriori算法根据k-1项集的特性和事务数据库中数据的特性来决定产生k项集的方法,可以有效避免由于Lk项数过多而影响运算效率.实验结果表明,I1-k-Apriori算法较大提高了运算效率. 展开更多
关键词 关联规则 apriori算法 1-k-apriori算法
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基于Apriori的有效关联规则挖掘算法的研究 被引量:38
20
作者 张梅峰 张建伟 +1 位作者 张新敬 娄淑琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第19期196-198,共3页
通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了... 通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了关联规则的两个性质和引入兴趣度的第三个度量———相关支持度,设计了挖掘出有效关联规则算法,较好地解决了上述问题。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori 兴趣度
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