【摘要】：針對量化關(guān)聯(lián)規(guī)則的特點(diǎn),提出基于多目標(biāo)煙花算法和反向?qū)W習(xí)的量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法.該算法通過多目標(biāo)煙花算法全面搜索關(guān)聯(lián)規(guī)則,引入反向?qū)W習(xí)提高算法收斂速度并降低算法陷入局部最優(yōu)的概率,使用基于相似度的冗余淘汰機(jī)制保持庫中關(guān)聯(lián)規(guī)則的多樣性,經(jīng)過多次迭代最終獲得關(guān)聯(lián)規(guī)則集合.文中算法無需人為指定支持度、置信度等閾值,實(shí)驗(yàn)表明,算法在不同數(shù)據(jù)集上均獲得穩(wěn)定結(jié)果,能充分覆蓋數(shù)據(jù)集,在可靠性、相關(guān)性及可理解性之間獲得較好的均衡.
[Abstract]:According to the characteristics of quantized association rules, a mining algorithm of quantized association rules based on multi-objective fireworks algorithm and reverse learning is proposed. In this algorithm, multi-objective fireworks algorithm is used to search association rules, reverse learning is introduced to improve the convergence speed of the algorithm and reduce the probability of the algorithm falling into the local optimum, and the similarity based redundancy elimination mechanism is used to maintain the diversity of association rules in the database. After many iterations, the set of association rules is obtained. The proposed algorithm does not need artificial support and confidence threshold. Experiments show that the algorithm can obtain stable results on different data sets, and can cover the data sets adequately, and achieve a better balance between reliability, correlation and comprehensibility.
【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61262049) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(No.GJJ13087)資助~~
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2219940