基于频繁2-项集的数量关联规则挖掘方法研究
Study of Quantitative Association Rule Mining Based on Frequent 2-itemsets作者机构：四川师范大学计算机软件实验室四川成都610066 四川师范大学数学与软件科学学院四川成都610066
出 版 物：《四川师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Sichuan Normal University（Natural Science）)
年 卷 期：2011年第34卷第1期
页 面：128-133页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：四川省教育厅自然科学重点基金(2003A079)资助项目
主 题：频繁2-项集 Apriori算法 数量关联规则 布尔关联规则 数据挖掘
摘 要：关联规则挖掘方法自提出以来已有很多改进算法,但均局限于布尔关联规则的挖掘.已有的数量关联规则挖掘主要考虑了连续属性值离散化、最优的数量关联规则挖掘等问题,但存在过小支持度和过小置信度问题.研究了这一问题并提出了一个在频繁2-项集的基础上挖掘数量关联规则的改进算法.它不仅可以用于典型的购物篮分析,还可以用于购物篮分析不能完成的关联规则挖掘问题,如带数量的捆绑销售问题.
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