【摘 要】
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提出一种基于频繁闭项集和不精确推理机制的关联分类算法CHC用于分析企业交叉营销过程,指导商业决策。改进了基于H-Struct动态链接结构的频繁闭项集挖掘算法H-C,将类别属性插
【基金项目】
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南通市应用研究资助项目(K2008038;K2009055;K2008012);南通大学自然科学基金资助项目(03040544);江苏省高校“青蓝工程”资助项目
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提出一种基于频繁闭项集和不精确推理机制的关联分类算法CHC用于分析企业交叉营销过程,指导商业决策。改进了基于H-Struct动态链接结构的频繁闭项集挖掘算法H-C,将类别属性插入H-Struct头表以减小搜索空间,设定局部相对最小支持度阈值和全局最大支持度阈值过滤无用项集,通过最大挖掘长度阈值提高规则的可用性。扩充了EMYCIN系统中的不精确推理算法,使之可以同时处理后件为负项的关联规则。算法克服了传统分类算法只能得到类别标号的不足,通过求得的类别从属可信度,方便企业对多项营销方案做综合评价。与传统关联分
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