【摘要】：為解決關(guān)系國計民生重要行業(yè)事后審計的弊端,本文針對PNARC算法在審計數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時存在的置信度約束無效、挖掘精度不高等問題,提出了一種最小相關(guān)度優(yōu)化PNARC算法的審計數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型。首先對置信度進行閾值雙重優(yōu)化,以提高負關(guān)聯(lián)規(guī)則的程度,減少不相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,然后對最小相關(guān)度進行概率分析,降低無關(guān)規(guī)則的產(chǎn)生幾率。仿真實驗結(jié)果表明,無論在挖掘精度還是算法運行時間上,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)服務外包職業(yè)學院;
【基金】：2017年度蘇州工業(yè)園區(qū)服務外包職業(yè)學院校級教改項目(No.JG-201705)
【分類號】：TP311.13

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