基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法  

Mining Algorithm for Temporal Association Rules Based on Interest Measure

作　　者：吴佳英[1] 李平[1] 郑金华[2] 李少年 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410076 [2]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [3]中国移动公司湖南分公司,长沙410000

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第36期165-166,171,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：湖南省自科基金资助项目(05JJ30125);湖南省教育厅基金项目(03C076)

摘　　要：关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面,给出了一个关联规则中事件所包含信息的模型,在此基础上,提出了一种基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法。该算法较好地弥补了应用模板匹配方法筛选基于兴趣度的关联规则时主观性太强,兴趣度阈值的定义过于简单,所挖掘出来的关联规则没有体现时态约束的缺陷。最后,将该算法应用到了股票数据的趋势挖掘中,得到了满意的实验结果。Mining the association rules is an important aspect of the study of the data mining.First a model for evaluating the information＇s content of the event of association rule.Based on this model,a mining algorithm for temporal association rules based on interest measure is put forward.This algorithm can compensate several limitations in application template matching method,that is,subjectivity is much stronger,the definition of threshold of interest measure is too simple and temporal restriction is non-consideration and so on.Finally experimental figures show it has nice performance in stock data mining.

关 键 词：时态型 关联规则 数据挖掘 兴趣度 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]