針對當(dāng)前多段支持度數(shù)據(jù)挖掘方法中存在的挖掘效率較低,查全率較低等不足之處,通過相關(guān)算法研究,提出基于人工蜂群優(yōu)化的多段支持度數(shù)據(jù)挖掘方法。以數(shù)據(jù)項(xiàng)集支持度思想與重要性質(zhì)為依據(jù),計(jì)算數(shù)據(jù)項(xiàng)集的綜合支持度;構(gòu)建數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度函數(shù),結(jié)合最大值最小值定理及介質(zhì)定理,確定關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度;根據(jù)數(shù)據(jù)綜合支持度及關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度計(jì)算結(jié)果,利用支持向量機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)空間映射以及數(shù)據(jù)分類;通過構(gòu)建精英蜂群策略及偵查蜂搜索機(jī)制更新,對傳統(tǒng)人工蜂群算法進(jìn)行改進(jìn),利用改進(jìn)后人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù),提高數(shù)據(jù)分類挖掘精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法的挖掘效率及查全率高于實(shí)驗(yàn)對比方法,且支持度預(yù)估誤差明顯低于實(shí)驗(yàn)對比方法。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

種方法的查全率比較

種方法的支持度估計(jì)誤差比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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