一种关联规则挖掘的优化算法  

An Algorithm for Mining Optimized Association Rules

作　　者：高飞[1] 王晖[1] 

机构地区：[1]深圳大学信息工程学院,深圳518060

出　　处：《深圳大学学报（理工版）》2003年第2期22-28,共7页Journal of Shenzhen University(Science and Engineering)

基　　金：广东省自然科学基金资助项目(011750)

摘　　要：基于chi square检验、有趣度及信息增益理论,给出一种挖掘优化关联规则的算法.该算法将冗余的规则分为:一规则缺乏统计相关性,二规则不满足"新奇"的要求.实验结果表明,该算法可有效去除冗余规则,提高挖掘效率.Based on theory of chisquare test, interest measure and information gain, an algorithm for mining optimized association rules is presented in this paper. In this algorithm,the redundant rules are divided into two parts: rules lacking statistical correlation and rules without 'novelty'. The experiment results show that the algorithm can prune the redundant rules effectively and improve the mining efficiency.

关 键 词：关联规则挖掘 优化算法 chi-square检验 有趣度 信息增益理论 冗余规则 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP301.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程]