基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法  

Association Rule Mining Method Based on Interest Measure with Positive and Negative Items

作　　者：张玉芳[1] 熊忠阳[2] 彭燕[3] 刘君[1] 

机构地区：[1]重庆大学计算机学院,重庆沙坪坝区400030 [2]重庆大学电气工程博士后流动站,重庆沙坪坝区400030 [3]华为深圳技术有限公司,广东深圳518129

出　　处：《电子科技大学学报》2010年第3期407-411,共5页Journal of University of Electronic Science and Technology of China

基　　金：教育部留学回国人员启动基金(教外司留[2007]1108-10);中国博士后科学基金(20070420711)

摘　　要：项目的引入使得挖掘出的频繁项集成倍增加,同时生成的关联规则数量更加庞大,引入兴趣度来约束从频繁项集中提取关联规则的数量。分析现有的兴趣度模型,从中选择了一种适合于含正负项目的关联规则挖掘的兴趣度方法,并且提出了置信度的一个性质,描述了含正负项目的频繁项集挖掘关联规则的算法,并对矛盾关联规则进行了分析。实验结果表明,该算法是有效和可行的。Negative item brings the increase of frequent items and makes association rules doubled.Interest measure is adopted to restrict the amount.By analyzing current interest measure models,the deviation-based interest measure is chosen and the confidence property is presented.An association rule mining algorithm based on interest measure with positive and negative items is described.And the analysis of conflict association rules is given.The experimental results indicate the given algorithm is efficient and feasible.

关 键 词：关联规则 置信度 兴趣度 负项目 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]