一种基于矩阵的多值关联规则的挖掘算法

关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一,其中布尔型关联规则的挖掘已经有比较成熟的系统和方法,而多值关联规则的挖掘则不然。本文提出的QARMM算法利用矩阵存储数据,将频繁项目集的产生过程转化为项目集的关系矩阵中向量的运算过程,同时克服了SLIG算法和矩阵算法不能挖掘多值关联规则的弱点,只需运行一次便可挖掘出所有关联规则。实验证明,在等价的数据集上挖掘关联规则,QARMM算法比Apriori算法具有更高的效率。

基于FCA的高校人力资源开发

FCA是为了适应将概念和概念层次用数学形式清晰表达的需要而产生的,已经被成功的应用于数据挖掘领域。提出LRM算法,从约简过的形式背景构造的概念格上挖掘频繁项集,不仅大大缩减了造格时间,而且提取的规则具有更好的分类效果,是高校人力资源开发和管理的良好工具。