多数据库的加权时态关联规则挖掘算法  

A Weighted Temporal Association Rules Mining Algorithms Based On Multi-database

作　　者：李治强[1] 龙法宁[1] 冯泉[1] 

机构地区：[1]玉林师范学院计算机科学与工程学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室,广西玉林537000

出　　处：《玉林师范学院学报》2015年第5期91-96,共6页Journal of Yulin Normal University

基　　金：广西高等学校项目(201204LX339);玉林师范学院青年项目(2012YJQN04)

摘　　要：大数据时代,从多数据库中挖掘时效性知识,对决策者越显重要.现行的关联规则挖掘算法主要是单数据库时态挖掘或者多数库的加权挖掘,而对二者结合研究较少,于是提出基于多数据库的加权时态关联规则挖掘算法.算法首先得到多数据库事务的时态事务向量表,对数据库事务数量赋予权值,然后通过Apriori等算法挖掘出所有的频繁项集及其关联规则,根据事务时态分别从各数据库中选择支持度高的规则,最后合成关联规则.实验结果表明该算法是可行和有效的.Big data era, from multi-database mining temporal knowledge, can help decision-makers to make effective decisions. Weighted temporal association rules mining becomes a hot topic recently. The mining algorithm of association rule mainly focus on： weighted temporal association rules mining based on mono-database or weighted association rules mining based on multiple-database, less research on the combination. We proposed the algorithm of mining weighted temporal association rules in multi-database in this paper. The experimental results demonstrate that the algorithm is feasible and effective.

关 键 词：加权关联规则 时态关联规则 数据挖掘 多数据库 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]