基于黄金比例的关联规则挖掘算法  

Algorithm of Mining Association Rules Based on Golden Ratio

作　　者：王斌[1] 王金[1] 宁小倩[2] 

机构地区：[1]青岛理工大学计算机工程学院,山东青岛266033 [2]青岛大学高等职业技术学院,山东青岛266061

出　　处：《计算机仿真》2015年第8期302-305,共4页Computer Simulation

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2011FL002);青岛市科技计划基础研究项目(KJZD-13-32-JCH)

摘　　要：传统的挖掘关联规则的算法在计算过程中会产生大量的中间模式,且中间模式的数量呈指数增长,会导致算法运行时间较长,同时目前的算法着重于研究在保持单一的最小支持度的情况下的关联规则挖掘,但是由于在现实社会中挖掘规则时,情况往往是多变的,这也就导致单一的最小支持度不能满足人们的实际需求,针对以上两个问题,结合黄金比例提出了分段的多最小支持度关联规则挖掘算法,实验表明,改进算法有效地解决了算法优化问题。Traditional algorithm of association rules generates a lot of intermediate models in the calsulations process, and the number of the intermediate models is growing exponentially. This paper proposed an algorithm of mining association rules based on segmentation and muhiple minimum supports which is combined with the golden ra- tio, and the experiments show that the algorithm effectively can solve the above problems.

关 键 词：关联规则 黄金比例 多最小支持度 分段 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]