【摘 要】
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针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性：关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目（2012AA012704）, 郑州市科技领军人才项目（131PLJRC644）资助
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针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性：关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J量值,并通过对时间相邻的两个滑动窗口内的关系熵和J量值的取值分布进行假设检验,判断和定位模式漂移的发生,得到模式漂移影响较大的事件集和事件对集,它们可为关联规则的调整和更新提供支持。实验数据表明该方法准确可行。
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