%0 Journal Article
%T 一种挖掘数值属性的二维优化关联规则方法
%A 田盛丰
%A 贺志
%A 黄厚宽
%J -
%D 2007
%X 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
%K 优化规则 关联规则 兴趣度 启发式方法 近似
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20071015&flag=1