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浙江大学学报(工学版)
J4  2007, Vol. 41 Issue (6): 909-914    
论文     
基于效益度的高效关联规则挖掘算法
1.浙江大学 管理学院，浙江 杭州 310058； 2.浙江大学 计财处，浙江 杭州 310027
 全文: PDF 
摘要：

关联规则挖掘算法中常用的支持度和可信度是对关联规则在统计意义上的有效性度量，在挖掘结果的有用度上缺乏指导作用，它们不能作为有用性的指标．从数据挖掘的最终目的出发定义了基于最终用户实际目标的效益度指标，并对最小效益度筛选性质进行了论证，提出了一种快速有效的关联规则挖掘算法.讨论了从关联规则的兴趣模板和限制模板转换到效益度的方法.实验结果表明，效益度指标具有支持度与可信度不可替代的作用；该算法的最小效益度剪切技术是有效的，不仅可以较大幅度地提高算法速度，而且可以作为规则模板的统一实现算法以及提供更精确的控制.
关键词： 数据挖掘;  关联规则;  支持度;  效益度    
出版日期: 2007-06-05
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（70672049）
作者简介: 刘渊（1966－），男，广西全州人，副教授，博士，从事信息管理与信息系统研究. E-mail: lyuan@zju.edu.cn
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刘渊
吴以才

引用本文:

刘渊 吴以才. 基于效益度的高效关联规则挖掘算法[J]. J4, 2007, 41(6): 909-914.

LIU Yuan, TUN Si-Cai. . J4, 2007, 41(6): 909-914.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2007/V41/I6/909

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