【摘 要】
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传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,挖掘效率低. 为此,本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念,提出基于关联规则的缺省规则挖掘
【机 构】
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安徽工程科技学院,安徽工程科技学院,东南大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金，安徽省自然科学基金，安徽省教育厅教学研究项目
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传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,挖掘效率低. 为此,本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念,提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法--DRMBAR,该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则,并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则.DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率,且克服了传统算法依赖于主存的限制,为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架.实验结果表明该算法是有效且可行的.
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