【摘 要】
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完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值。针对现有挖掘算法的不足,构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII(support-probability ratio-mutual information-interest),提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略,然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII(al
【机 构】
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中原工学院软件学院,中原工学院计算机学院,广西财经学院信息与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61262028,61363037）,河南省科技攻关资助项目（132102310284）,广西自然科学基金资助项目（2012GxNsFAA053235）,广西教育厅科研资助项目（201203YB225,2013LX236,KY2015YB483）,广西高校优秀人才计划资助项目（桂教人[2011]40号）,广西财经学院数量经济学创新团队资助项目（2014CX01）
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完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值。针对现有挖掘算法的不足,构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII(support-probability ratio-mutual information-interest),提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略,然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII(all-weighted association patterns mining based on SPRM
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