负关联规则的研究

被引:29
作者
董祥军
王淑静
宋瀚涛
陆玉昌
机构
[1] 北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系
[2] 中国航空结算中心
[3] 清华大学智能系统与技术国家重点实验室 北京 山东轻工业学院计算机科学与技术系山东
[4] 济南
[5] 北京
关键词
负关联规则; 频繁项集; 支持度; 置信度;
D O I
10.15918/j.tbit1001-0645.2004.11.010
中图分类号
TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
传统的关联规则是A B的形式,将这种形式加以扩展,讨论了A B,A B,A B三种形式,给出了一种负关联规则中支持度与置信度简单有效的计算方法。讨论了同时研究正、负关联规则后出现的矛盾规则问题,提出了用相关性解决这些问题的方法和一种挖掘频繁项集中正、负关联规则的算法,进行了算法的验证实验。实验结果表明,该算法能检测并删除相互矛盾的规则。
引用
收藏
页码:978 / 981
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]  
Beyond market :Generalizing association rules to correlations. Brin S,Motwani R,Silverstein C. Processing of the ACM SIGMOD Conference 1997 . 1997
[2]  
Mining for strong negative associations in a large database of customer transaction. Savasere A,Omiecinski E,Navathe S. Proceedings of the IEEE 14th Int Conference on Data Engineering . 1998
[3]  
Mining association rules between sets of items in large database. Agrawal R,Imielinski T,Swami A. Proceeding of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data[C] . 1993
[4]  
Datamining: Concepts and techniques. Han J,Kamber M. . 2000
[5]  
Towards the tractable discovery of association rules with negations. Boulicaut J F,Bykowski A,Jeudy B. Proceedings of the Fourth International Conference on Flexible Query Answering Systems FQAS’ 00 . 2000
[6]  
Fast algorithms for mining association rules in large database. Agrawal R,Srikant R. Proceedings of the 1994 International Conference on VLDB . 1994
[7]  
Associationrulemin-ing. ZhangChengqi,ZhangShichao. . 2002
[8]  
Mining both positive and negative association rules. Wu Xindong,Zhang Chengqi,Zhang Shichao. Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning ( ICML-2002 )[C] . 2002