计算机科学››2017,第44卷››发行(12): 211-215.数字对象标识:10.11896/j.issn.1002-137X.2017.12.038

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基于命题逻辑的关联规则挖掘算法L-厄瓜多尔

徐卫,李晓粉,刘端阳  

  1. 浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州310023,310023,浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州310023
  • 出版日期:2018-12-01 发布日期:2018-12-01
  • 基金资助:
    本文受浙江省自然科学基金(LY14F020018)资助

基于命题逻辑的关联规则挖掘算法L-Eclat

徐伟、李晓芬、刘端阳  

  • 在线:2018-12-01 出版:2018-12-01

摘要:关联规则挖掘是数据挖掘领域非常重要的课题,在很多领域被广泛应用。关联规则挖掘算法都需要设置最小支持度和最小置信度。很多国内外学者研究的挖掘算法在这两方面都存在着一些问题,不仅需要大量的领域知识来设置合适的最小支持度,而且其结果集庞大、用户不容易理解。针对关联规则挖掘算法存在的问题,将命题逻辑融合到关联规则算法埃克拉特中,设计出了基于命题逻辑思想的挖掘算法L-埃克拉特实验结果表明,L-厄瓜多尔算法压缩了挖掘的规则集,减小了算法的时间消耗,且即使是非常小的支持度也可以得到高质量的关联规则,这在一定程度上解决了支持度设置的问题。

关键词: 关联规则,命题逻辑,支持度,置信度

摘要:关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题,在许多实际应用中得到了广泛的应用。通常,关联规则挖掘算法需要设置最小支持阈值和最小置信阈值。但大多数挖掘算法很难设置这两个值。选择支持度阈值不仅需要大量的相关知识,而且挖掘结果太大,难以理解。为了解决这些问题,将命题逻辑的思想引入到经典关联规则挖掘算法之一的Eclat中。我们提出了一种基于逻辑的关联规则挖掘算法L-Eclat。然后,我们比较了L-Eclat和Eclat。结果表明,L-Eclat可以在一定程度上优化和压缩结果规则集,从而减少了时间消耗,提高了关联规则的质量。此外,L-Eclat可以在较小的支持阈值下运行,它减少了对支持阈值的依赖性,避免了花费大量时间选择合适的支持阈值。

关键词: 关联规则、命题逻辑、支持阈值、置信阈值

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