阿维斯

基于规则聚焦方法的关联规则交互式可视化探索。由于数据挖掘算法可以产生大量的规则,知识后处理是关联规则发现过程中的一个难点。为了找到决策所需的相关知识,用户(专门研究所研究数据的决策者)需要翻阅规则。为了帮助他/她完成这项任务,我们提出了规则聚焦方法,一种交互式的关联规则后处理方法。它允许用户通过将注意力集中在有限的子集上,自由地探索大型规则集。这种新方法依赖于规则的兴趣度量、可视化表示和规则之间的交互导航。我们已经在一个名为ARVis的原型系统中实现了规则聚焦方法。它利用用户的关注点,通过特定的基于约束的规则挖掘算法来指导规则的生成。


ZBMaCT中的参考文献(8篇文章中引用)

显示结果1至8的8。
按年份排序(引文)

  1. Mihelčić,Matej;Нmuc,Tomislav:目标和上下文重新描述集探索(2018)
  2. Tew,C.;Giraud Carrier,C.;Tanner,K.;Burton,S.:关联规则挖掘的基于行为的聚类和兴趣度度量分析(2014)
  3. Schmidt,Fabian;Spott,Martin:可视化时间项集:带层次属性的引导式向下钻取(2013)伊波尔特
  4. Boley,Mario;Grosskreutz,Henrik:在密集数据中近似频繁集的数量(2009)伊波尔特
  5. Lenca,Philippe;Meyer,Patrick;Vaillant,Benoît;Lallich,Stéphane:关于选择关联规则的兴趣度量:面向用户的描述和多准则决策辅助(2008)
  6. Ramkumar,Thirunaukkarasu;Srinivasan,Rengaramanujam:从不同数据源合成高频规则的改进算法(2008)伊波尔特
  7. Julien Blanchard;Guillet,Fabrice;Briand,Henri:用规则聚焦方法对关联规则进行交互式视觉探索(2007)伊波尔特
  8. Lallich,Stéphane;Vaillant,Benoît;Lenca,Philippe:关联规则兴趣度量参数化的概率框架(2007)