计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (10): 132-134.

• 计算机网络与信息安全 • 上一篇    下一篇

含缺省属性值的数据中的规则发现算法

  

  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    澳大利亚ARC项目(DP0559536);国家自然科学基金项目(60463003);广西自然科学基金项目.

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 根据用户定义的主观重视程度,综合考虑属性的缺省值情况以及信息系统中各属性的属性值个数,确定模式的综合重要度,进而得出模式的最小支持度.另外,提出剪枝技术剪除无意义的频繁项集,仅挖掘用户感兴趣的规则.实验证明该方法是有效的.

关键词: 知识发现 数据挖掘 领域知识 属性值 缺省值 发现算法 用户定义 最小支持度 信息系统 频繁项集 剪枝技术 实验证明

Abstract: Taking into account the interest given by the customers, the number of the value of each attribute and the default attribute value in the information system, this paper proposes an approach for hunting the minimum support by synthetical importance of patt

Key words: Knowledge discovery, Data mining,Domain knowledge

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