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Mining item-item and between-set correlated association rules

Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2011年第2期12卷 96-109页

作者： Bin SHEN Min YAO Li-jun XIE Rong ZHU Yun-ting TANG Ningbo Institute of Technology Zhejiang University Ningbo 315100 China School of Computer Science and Technology Zhejiang University Hangzhou 310027 China Center for Engineering & Scientific Computation School of Aeronautics and Astronautics Zhejiang University Hangzhou 310027 China

To overcome the failure in eliminating suspicious patterns or association rules existing in traditional association rules mining, we propose a novel method to mine item-item and between-set correlated association rules. First, we present three measurements: the association, correlation, and item-set correlation measurements. In the association measurement, the all-confidence measure is used to filter suspicious cross-support patterns, while the all-item-confidence measure is applied in the correlation measurement to eliminate spurious association rules that contain negatively correlated items. Then, we define the item-set correlation measurement and show its corresponding properties. By using this measurement, spurious association rules in which the antecedent and consequent item-sets are negatively correlated can be eliminated. Finally, we propose item-item and between-set correlated association rules and two mining algorithms, I&ISCoMine_AP and I&ISCoMine_CT. Experimental results with synthetic and real retail datasets show that the proposed method is effective and valid.

关键词： Item-item and between-set correlated association rules All-confidence All-item-confidence Item-set correlation Mining algorithms pruning effect

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