【摘 要】
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本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行
【机 构】
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中国科学院大学管理学院; 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心; 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室; 英大泰和财产保险股份有限公司; 浙江大学宁波学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471169,71071151)
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本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行新颖度评价,对于新颖度较高价值较大的关联规则可以存储于领域知识库用于决策使用或再次挖掘过程。该算法有效的减少的规则的数量,提高了规则的新颖性和精确度,对商业应用具有很高的价值。文章最后使用UCI开源数据进行了实验分析,并验证了该算法的有效性。
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