【摘 要】
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目前,基于项约束的关联规则挖掘算法,未考虑用户感兴趣的规则前后部项集,常常包含了大量冗余无价值的关联规则。针对此问题,提出了一种基于规则前后部约束的关联规则挖掘算法
【机 构】
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后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系
【基金项目】
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中国博士后科学基金项目（2014M562589）, 全军后勤科研计划项目（AS214R002-2）
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目前,基于项约束的关联规则挖掘算法,未考虑用户感兴趣的规则前后部项集,常常包含了大量冗余无价值的关联规则。针对此问题,提出了一种基于规则前后部约束的关联规则挖掘算法ARF＆R。该算法根据用户需求,构造指定关联规则的前后部项集,得出针对用户需求的频繁项集和关联规则,并与具有代表性的项约束关联规则挖掘算法Recorder进行了对比实验,结果表明ARF＆R算法具有更高的挖掘效率,算法执行时间也有所降低。
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