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一种有效的模糊关联规则挖掘的形式化方法
1
作者
唐伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第18期114-119,174,共7页
模糊关联规则用于处理数据库中的不精确信息,并提供一个知识发现的良好表示。利用约束级别表示理论将GUHA模型泛化用于模糊关联规则,通过约束级别管理模糊规则,并给出一个扩展的验证度量过程。使用形式化方法的挖掘算法,在不同的约束级...
模糊关联规则用于处理数据库中的不精确信息,并提供一个知识发现的良好表示。利用约束级别表示理论将GUHA模型泛化用于模糊关联规则,通过约束级别管理模糊规则,并给出一个扩展的验证度量过程。使用形式化方法的挖掘算法,在不同的约束级别上并行化挖掘过程,总结得到的结果。算法的复杂度分析以及实验结果表明该形式化方法是有效可行的,从而确立了模糊关联规则表示和评价的逻辑基础。
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关键词
模糊关联规则
形式化方法
约束级别(RL)
一般一元假设自动机(
guha
)模型
支持度
置信度
确定性因子
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职称材料
题名
一种有效的模糊关联规则挖掘的形式化方法
1
作者
唐伟
机构
南京审计学院工学院
河海大学计算机与信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第18期114-119,174,共7页
基金
江苏省自然科学基金(No.BK2011692)
江苏省高校优势学科建设工程资助项目
文摘
模糊关联规则用于处理数据库中的不精确信息,并提供一个知识发现的良好表示。利用约束级别表示理论将GUHA模型泛化用于模糊关联规则,通过约束级别管理模糊规则,并给出一个扩展的验证度量过程。使用形式化方法的挖掘算法,在不同的约束级别上并行化挖掘过程,总结得到的结果。算法的复杂度分析以及实验结果表明该形式化方法是有效可行的,从而确立了模糊关联规则表示和评价的逻辑基础。
关键词
模糊关联规则
形式化方法
约束级别(RL)
一般一元假设自动机(
guha
)模型
支持度
置信度
确定性因子
Keywords
fuzzy association rules
formal method
Restriction Level(RL)
general unary hypothesis automaton(guha) model
support
confidence
certainty factor
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种有效的模糊关联规则挖掘的形式化方法
唐伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
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