發(fā)布時(shí)間：2018-09-12 10:01

【摘要】：為解決關(guān)系國(guó)計(jì)民生重要行業(yè)事后審計(jì)的弊端,本文針對(duì)PNARC算法在審計(jì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)存在的置信度約束無(wú)效、挖掘精度不高等問(wèn)題,提出了一種最小相關(guān)度優(yōu)化PNARC算法的審計(jì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型。首先對(duì)置信度進(jìn)行閾值雙重優(yōu)化,以提高負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的程度,減少不相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,然后對(duì)最小相關(guān)度進(jìn)行概率分析,降低無(wú)關(guān)規(guī)則的產(chǎn)生幾率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)論在挖掘精度還是算法運(yùn)行時(shí)間上,都具有比PNARC算法更優(yōu)異的性能。
[Abstract]:In order to solve the drawback of audit in the important industries related to the national economy and the people's livelihood, this paper aims at the problems of invalid confidence constraint and low mining precision in the mining of association rules of audit data based on PNARC algorithm. This paper presents a mining model of audit data association rules based on PNARC algorithm. In order to improve the degree of negative association rules and reduce irrelevant association rules, the probability of minimum correlation degree is analyzed to reduce the probability of irrelevant rules. The simulation results show that both the mining accuracy and the running time of the algorithm are better than the PNARC algorithm.
【作者單位】： 蘇州工業(yè)園區(qū)服務(wù)外包職業(yè)學(xué)院;
【基金】：2017年度蘇州工業(yè)園區(qū)服務(wù)外包職業(yè)學(xué)院校級(jí)教改項(xiàng)目(No.JG-201705)
【分類號(hào)】：TP311.13

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