%0 Journal Article
%T 基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法
%A 柴玉梅
%A 王春丽
%A 王黎明
%J 模式识别与人工智能
%P 157-165
%D 2012
%X 以TOP-k-ClosedMiner算法为基础，提出基于索引的频繁项集挖掘算法Index-FIM。该算法用位向量表示数据集，同时引入广度扩展剪枝和区域索引跳过策略。实验表明，Index-FIM算法在稀疏数据集上挖掘频繁项集具有较高的执行效率。为得到能直接用于预测的有效信息，提出基于频繁项集的互补替代关系挖掘算法(CARM)。通过对已挖掘出的各频繁项集中的频繁项进行相关性计算，得到频繁项之间的互补替代关系，并以互补替代关系图(CAG)的形式直观表示，便于决策者做出准确、合理的判断。实验表明，CAG比频繁项集表示的信息更有效、更精确。
%K 数据挖掘
%K 频繁项集
%K 互补替代关系
%K 集合枚举树
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9284.shtml