摘要: 采用χ2相关性检验和有趣度量定义了两种可能的“unexpected”规则, 对关联规则挖掘的裁剪与优化问题给出一个比较全面和系统的解决方法, 并结合规则裁剪提出了完整的算法思想, 通过对实验数据的关联挖掘, 挖掘出有效、 新奇和意想不到的规则. 实验结果表明, 该优化方法具有良好的有效性和伸缩性.
中图分类号:
陆楠,. 一种关联规则挖掘的裁剪及优化方法[J]. J4, 2006, 44(06): 107-115.
LU Nan,. An Optimization Method for Association Rules Pruning[J]. J4, 2006, 44(06): 107-115.