基于最小兴趣度的正、负关联规则挖掘

根据Piatetsky-Shapiro的主张,只有满足最小兴趣度条件约束的规则才是有兴趣的,论文将这一条件推广到了负关联规则,并将该条件进行了改进,使其能够对关联规则的相关性进行判断,然后在此基础上提出一个能同时挖掘正负关联规则的算法,实验表明该算法是非常有效的。

一种挖掘负关联规则的有效方法

负关联规则表示2个项集之间的互斥或否定关系,往往隐藏在数量庞大的非频繁项集中,有很强的相关性且包含了重要的信息.提出了一种基于相关系数和最小兴趣度的挖掘负关联规则的方法,并给出了相应的算法,实验表明该算法能有效提高挖掘效率.