国际上关联规则发现研究述评

被引：13

作者：

欧阳为民

郑诚

蔡庆生

机构：

[1] 安徽大学计算中心

[2] 中国科学技术大学计算机系合肥

[3] 合肥中国科学技术大学计算机系合肥

[4] 合肥

来源：

计算机科学 | 1999年 / 03期

关键词：

Knowledge discovery; Data mining; Association rules; Frequent itemset;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

<正> 1.引言近年来,数据发掘(Data Mining),亦称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases,简称KDD),受到当今国际人工智能与数据库界的广泛重视。关联规则是KDD研究中的一个重要研究课题。该问题是R.Agrawal等人提出的,目的是要在交易数据库中发现各项目之间的关系。例如,有这样一条关联规则:黄油,牛奶面包(30％,2％)。其含义是购买了黄油和牛奶的顾客还将购买面包,30％、2％分别是该规则的信任度和支持度。

引用

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