【摘 要】
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在传统的相关规则挖掘中,多使用的是Apriori算法,就是用支持度-置信度框架寻找概率较高的模式,然后再对项集进行相关性检测获得相关规则,但会忽视低支持度-高相关性的关联规
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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公益性行业（气象）科研专项项目（GYHY201306070）, 南京信息工程大学大学生实践创新训练计划项目（201510300202）
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在传统的相关规则挖掘中,多使用的是Apriori算法,就是用支持度-置信度框架寻找概率较高的模式,然后再对项集进行相关性检测获得相关规则,但会忽视低支持度-高相关性的关联规则。针对上述问题,有学者提出基于Phi相关系数挖掘正相关项对,避免了Apriori算法带来的不足,可以挖掘出低支持度-高相关度的项对。算法虽然裁剪了搜索空间,但基于大数据集上在降低运行时间性能方面效果提高不明显,同时挖掘出的项对可能是无意义的。为此提出了一种新的兴趣度模型的关联规则挖掘算法,利用项（对）的超集兴趣度的上界来裁剪搜索空间,
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