基于人工免疫和基因表达式编程的多维复杂关联规则挖掘方法

为满足复杂数据挖掘应用对处理丰富语义的要求，引入了多维复杂关联规则概念，提出了通过人工免疫循环控制的基因表达式编程挖掘方法。构造了有特色的抗体和免疫细胞结构，能有效减少计算量；设计了特有的否定选择策略，可以消除无用的和冗余的免疫细胞；引出了逆否规则与原规则同为强规则的启发式过滤准则，可有效约简规则数目。实验表明，新方法能够高效、准确地挖掘多维复杂关联规则；在一定条件下，新方法的否定选择策略可将挖掘效率提高达1～3个数量级。