本文選題：關聯(lián)規(guī)則 + 命題邏輯　； 參考：《計算機科學》2017年12期

【摘要】：關聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領域非常重要的課題,在很多領域被廣泛應用。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法都需要設置最小支持度和最小置信度。很多國內(nèi)外學者研究的挖掘算法在這兩方面都存在著一些問題,不僅需要大量的領域知識來設置合適的最小支持度,而且其結果集龐大、用戶不容易理解。針對關聯(lián)規(guī)則挖掘算法存在的問題,將命題邏輯融合到關聯(lián)規(guī)則算法Eclat中,設計出了基于命題邏輯思想的挖掘算法L-Eclat。實驗結果表明,L-Eclat算法壓縮了挖掘的規(guī)則集,減小了算法的時間消耗,且即使是非常小的支持度也可以得到高質(zhì)量的關聯(lián)規(guī)則,這在一定程度上解決了支持度設置的問題。
[Abstract]:Association rules mining is a very important topic in the field of data mining. It is widely used in many fields. Association rules mining algorithms need to set minimum support and minimum confidence. Many domestic and foreign scholars research algorithms have some problems in these two aspects, not only need a large number of domain knowledge to set the appropriate. Minimum support degree, and its result set is huge, the user is not easy to understand. Aiming at the problem of association rule mining algorithm, the thesis combines propositional logic to association rule algorithm Eclat, and designs a mining algorithm based on propositional logic L-Eclat. experiment results. The L-Eclat algorithm compresses the rule set of mining and reduces the algorithm. Time consuming and even very small support can get high quality association rules, which solves the problem of support setting to a certain extent.

【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【基金】：浙江省自然科學基金(LY14F020018)資助
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1847852