【摘 要】
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传统关联规则挖掘方法通常产生海量杂乱的规则，它们对用户而言是冗余的．为解决该问题，文中提出一种基于信息熵的兴趣度规则挖掘算法．通过变量相关性分析剔除原始规则集中虚假、错
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所仿生计算与智能决策实验室,中国科学技术大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.31171456)资助
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传统关联规则挖掘方法通常产生海量杂乱的规则，它们对用户而言是冗余的．为解决该问题，文中提出一种基于信息熵的兴趣度规则挖掘算法．通过变量相关性分析剔除原始规则集中虚假、错误的规则，并在信息熵的基础上提出度量关联规则兴趣度的框架．该算法不依赖用户先验知识，能无偏地表达数据包含的信息．在真实和仿真数据集上的实验验证该算法能有效挖掘兴趣度规则，且性能比传统算法更优．
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