【摘 要】
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针对单一层次结构实现规则提取具有规则提取准确性不高、算法运行时间长、难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项
【机 构】
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贵州商学院计算机与信息工程学院,华东交通大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61164013);贵州省软科学研究计划项目(黔科合体R字[2014]LKS2007);贵州省教育厅基金项目(黔教社发[2010]339);贵州省教育厅项目(黔教合KY字[2017]022);贵州省普通高等学校智能物联网工程研究中心建设项目(黔教合KY字[2016]016)
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针对单一层次结构实现规则提取具有规则提取准确性不高、算法运行时间长、难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项目集合,通过不断深化迭代的方法形成自顶向下的挖掘过程,整合模糊集合理论、数据挖掘算法以及多层次分类技术,从事务数据集中寻找模糊关联规则,挖掘出储存在多层次结构事务数据库中定量值信息的隐含知识,实现用户的定制化信息挖掘需求。实验结果表明,提出的数据挖掘算法在挖掘精度和运算时间方面相较于其他算法具有突出优势,可为多层次关联规则提取方法的实际应用带来新的
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