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北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能实验室

作品数:1 被引量:8H指数:1
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇兴趣度
  • 1篇英文
  • 1篇关联规则

机构

  • 1篇北京交通大学

作者

  • 1篇贺志
  • 1篇黄厚宽
  • 1篇田盛丰

传媒

  • 1篇软件学报

年份

  • 1篇2007
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
一种挖掘数值属性的二维优化关联规则方法(英文)被引量:8
2007年
优化关联规则允许在规则中包含未初始化的属性.优化过程就是确定对这些属性进行初始化,使得某些度量最大化.最大化兴趣度因子用来发现更加有趣的规则;另一方面,允许优化规则在前提和结果中各包含一个未初始化的数值属性.对那些处理一个数值属性的算法进行直接的扩展,可以得到一个发现这种优化规则的简单算法.然而这种方法的性能很差,因此,为了改善性能,提出一种启发式方法,它发现的是近似最优的规则.在人造数据集上的实验结果表明,当优化规则包含两个数值属性时,优化兴趣度因子得到的规则比优化可信度得到的规则更有趣.在真实数据集上的实验结果表明,该算法具有近似线性的可扩展性和较好的精度.
贺志田盛丰黄厚宽
关键词:关联规则兴趣度
共1页<1>
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