【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法的关联规则改进算法,使用支持度、置信度、理解度和兴趣度等多度量标准,从确定性、有用性、简洁性和新奇性等方面综合度量关联规则,对关联规则Apriori
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
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提出了一种基于遗传算法的关联规则改进算法,使用支持度、置信度、理解度和兴趣度等多度量标准,从确定性、有用性、简洁性和新奇性等方面综合度量关联规则,对关联规则Apriori算法进行优化,解决传统的关联规则挖掘算法产生大量规则集的问题. 实验结果表明,改进算法在发现有效规则的精准率方面具有一定优势,并且能够减少规则数量.
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