【摘 要】
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关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要课题,但是,就评价关联规则是否有价值的依据,即兴趣度的度量方法,学术界没有一致的标准。传统的兴趣度度量方法包括支持度一置信度,提升度,改善度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:71071141,71071140);国家教育部博士点基金(2103326110001);浙江省自然科学基金(重点)资助项目(Z1091224);浙江省新苗人才计划(2012R408063);浙江工商大学研究生科研创新基金
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关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要课题,但是,就评价关联规则是否有价值的依据,即兴趣度的度量方法,学术界没有一致的标准。传统的兴趣度度量方法包括支持度一置信度,提升度,改善度,有效度,影响度方法等。这些传统的兴趣度度量方法都存在各自的局限,本文首先比较分析了关联规则的客观兴趣度度量的相关研究成果,然后,针对它们的不足进行了改进,提出了两种比较有效的关联规则度量方法(New—lift,New—Improve),通过实验分析,进而提出新的度量框架,并实证了新方法的特征属性。
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