摘要
文章将子数据集中的时态关联规则的时态因素进行了区间归一和延伸,再参考有效投票率进行规则剪辑,对剪辑后的子数据库中的规则进行加权计算得到最终的时态关联规则,最后通过算法伪代码具体实现了该算法。
In this paper, the temporal factors of the temporal association rules in the sub-data set are normalized and extended,and then the rules are edited with reference to the effective voter turnout rate, and the final temporal association rules are obtained by weighted calculation of the rules in the edited sub-database. Finally, the algorithm is implemented by pseudo code.
出处
《科技创新与应用》
2020年第26期26-27,共2页
Technology Innovation and Application
基金
南京医科大学康达学院2018年度科研发展基金(编号:KD2018KYJJYB005)。
关键词
加权
多数据集
时态关联规则
weighting
multiple data sets
temporal association rules