OLAP中基于FP-增长的关联规则挖掘

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：pengxiubin

【摘要】

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关联规则挖掘是一种发现属性间关系的方法,主要用于在商务事务记录中挖掘事务间关系.本文将已经广泛使用的FP-增长(frequent-pattern growth,频繁模式增长)算法进行改进,实现

【作者】

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阎星娥鞠时光蔡涛辛燕

【机构】

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江苏大学

【出处】

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计算机科学

【发表日期】

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2004年4期

【关键词】

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数据挖掘关系数据库事务数据库关联规则 OLAP Data mining OLAP Mining of association rules. FP-G

【基金项目】

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国家高技术研究发展计划(863计划)，江苏省自然科学基金

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关联规则挖掘是一种发现属性间关系的方法,主要用于在商务事务记录中挖掘事务间关系.本文将已经广泛使用的FP-增长(frequent-pattern growth,频繁模式增长)算法进行改进,实现了OLAP中的关联规则挖掘.改进算法分别针对单维、多维、混合维三种关联规则,将多维立方体转化成不同的关系表,通过关系表产生关联规则,并利用立方体中的事实值作为进一步约束,生成了更有价值的规则.

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