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基于客观兴趣度的关联规则优化算法研究

方炜炜  杨炳儒  唐志刚  杨君  
【摘要】:通常知识评价是基于某种客观兴趣度来评价所发现的知识的兴趣度,而规则的支持度则是一种常用度量方法,但由于事件在现实中发生和存在频度上有很大的不一致性,始终保持单一的最小支持度显然是不合理的。该文提出了一种根据事务各自特征采用多个最小支持度规则的挖掘算法,并应用于 Setosa 数据库的挖掘过程,证明该挖掘算法是合理的。

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