摘要
为充分发现高校资产数据的潜在价值,更好地为高校管理决策提供科学依据,对高校资产进行数据挖掘与分析,提出一种基于粗糙集理论的关联规则挖掘方法。利用结构化查询语言的条件信息熵属性约简算法进行属性约简,采用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。实验结果表明,该方法实现简单,运行效率高。
为充分发现高校资产数据的潜在价值,更好地为高校管理决策提供科学依据,对高校资产进行数据挖掘与分析,提出一种基于粗糙集理论的关联规则挖掘方法。利用结构化查询语言的条件信息熵属性约简算法进行属性约简,采用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。实验结果表明,该方法实现简单,运行效率高。
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期46-48,51,共4页
Computer Engineering
基金
湖南省科技计划重大专项基金资助项目(2008FJ1006)
关键词
高校资产
数据挖掘
粗糙集
属性约简
关联规则
university asset
data mining
rough set
attribute reduction
association rule
