挖掘关注的语言值关联规则.pdf

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1、第3卷第3期解放军理工大学学报自然科学版DVol.3No.32OO2年6月JournalofPLAUniversityofscienceandTechnologyJun.2OO2文章编号:1OO9-34432OO2DO3-OOO9-O4挖掘关注的语言值关联规则邹晓峰1陆建江1储为民2宋自林11.解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京21OOO72.解放军理工大学理学院江苏南京2111O1D摘要:为了解决利用C算法划分数量型属性并通过组合语言值进行语言值关联规则挖掘中出现的规则数量太多以及难于获得用户真正关注的规则等问题提出了一种改进的语言值关联规则挖掘算法通过最大隶属原

2、则将记录在数量型属性上的取值转换为语言值然后转换成布尔型属性关联规则挖掘问题同时给出一个能够度量语言值关联规则简洁性和新奇性的客观关注程度兴趣度D的计算函数用于减少选取关注语言值关联规则的工作量采用本文提出的方法对一组实例数据进行实验得到了关注程度较高的语言值关联规则所采用的方法能适用于含有大量数量型属性的数据库并能有效地获取用户关注的规则关键词:数据挖掘语言值关联规则客观关注程度模糊c-原型算法中图分类号:TP18文献标识码:AMininglnterestingLinguisticValueAssOciatiOnrules1121ZOUXiao-fengLUJian

3、-jiangCHUWei-minONGZi-lin1.InstituteofCommandAutomationPLAUniv.ofsci.8Tech.Nanjing21OOO7China2.InstituteofsciencesPLAUniv.ofsci.8Tech.Nanjing2111O1ChinaDAbstract:InordertoresolvetheproblemsthattoomuchruleseXistandgreatdifficultiesareinvolvedingettingtrulyinterestingrulesinmininglinguist

4、icvalueassociationrulesandapplyingCtopartitionluantitativeattributesandlinguisticvaluescombinationtheimprovedalgorithmformininglinguisticval-ueassociationisprovided.Inthisalgorithmthevaluesofluantitativeattributesaretransferredtolinguis-ticvaluesbymaXimummembershipprincipleandthenthepro

5、blemofminingluantitativeassociationrulesistransferredtotheproblemofminingbooleanassociationrules.AtthesametimeaneWobjectiveinter-estingnessfunctionWhichcanmeasurethenoveltyandsimplicityoflinguisticvalueassociationrulesisgiventoreduceWorkloadofselectingtheinterestinglinguisticvalueassoci

6、ationrules.AneXperimentonasetofreal-WorlddataismadeandthelinguisticvalueassociationrulesWithhigherinterestingnessareob-tained.ThemethodadoptedinthispaperisapplicabletodatabaseWithmanyluantitativeattributesandcaneffectivelyobtaintheinterestinglinguisticvalueassociationrules.KeOrOs:datami

7、ninglinguisticvalueassociationrulesobjectiveinterestingnessmeasurefuZZyc-medoidsalgorithm用数据挖掘方法发现关联规则是信息处理领域规则和数量型属性关联规则由于类别型属性关联的一大热点根据数据库中所含属性的类型可将关规则很容易转换为布尔型属性关联规则所以目前联规则分为:布尔型属性关联规则~类别型属性关联的文献主要讨论布尔型属性关联规则和数量型属性关联规则文献1]首先提出布尔型属性关联规则的收稿日期:2OO1-O5-3O.思想并讨论布尔型属性关联规则的挖掘方法文献基金