【摘 要】
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针对现有的时序关联方法在解决实际问题时,可能会遇到数据的模糊不确定性问题,本文探讨了基于多重模糊表示的时序关联方法与算法的有关定义、性质、规则挖掘、规则表示和应用
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针对现有的时序关联方法在解决实际问题时,可能会遇到数据的模糊不确定性问题,本文探讨了基于多重模糊表示的时序关联方法与算法的有关定义、性质、规则挖掘、规则表示和应用特点。论文在以隶属度函数表示的支持度和置信度的基础上,把经典的Apriori算法分别拓展到适用多重模糊序列规则的挖掘应用,并用模糊时间间隔形式表示时序关联规则,填补了原有时序关联规则表示只有项集发生的先后关系,而没有时间间隔表示的缺陷。论文把基于多重模糊的时序关联算法应用于电子商务网站的顾客购买行为分析,以模糊时序关联表示与推理电子商务产品销售的关联知识,得到的基于模糊的时序关联规则比非模糊的时序关联规则的知识表示更加合理、更易理解的结论。
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