最大值约束下的多最小支持度关联规则挖掘  

Mining Association Rules with Multiple Minimum Supports Using Maximum Constraints

作　　者：周爱武[1,2] 王宝铜[1,2] 李玉梅[1,2] 周闪闪[1,2] 

机构地区：[1]安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230039 [2]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039

出　　处：《现代计算机》2009年第2期9-10,34,共3页Modern Computer

基　　金：安徽省自然科学基金项目(No070412051)

摘　　要：在以前的算法中对于所有的项目或者是项目集合都是使用单一的最小支持度。但是在实际的应用中,不同的项目就需要不同的最小支持度。提出一个简单的算法,根据Apri-ori算法在最大值约束条件下来找到最大项集和关联规则,并且根据Ming-Cheng Tseng中提出的confidence-lift模式得出有兴趣的关联规则。Most of the previous approaches set a single minimum support threshold for all the items or itemsets. But in real applications, different items may have different criteria to judge its importance. Proposes a simple algorithm based on the Apriori approach to find the largeitemsets and association rules under this constraint, then gets the interesting association rules using confidence-lift pattern.

关 键 词：数据挖掘 多最小支持度 关联规则 最大值约束 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP311.131[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]