关联规则在时间序列数据挖掘中的应用

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本文针对Apriori算法的不足，在分析大量的国内外关于关联规则的研究的基础上，提出了一种新型的多支持度和多置信度关联规则发现算法-平均域值关联规则挖掘算法(MT-Apriori：MeanThresholdApriori)。此算法应用Apriori算法的基本思想，采用平均支持度和平均置信度阈值进行关联规则的挖掘，即首先采用平均支持度阈值进行频繁项集的发现，然后，根据发现的频繁项集和平均置信度阈值进行关联规则的挖掘，这样不仅可以避免Apriori算法的不足，又可以挖掘出用户感兴趣的关联规则。本文最后把MT-Apriori算法分别应用到股票、超市和医学的数据挖掘之中。实验结果显示了此算法相对于Apriori算法有了一定的改进。

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作者
柴明亮;
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作者单位

北京工业大学;

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授予单位北京工业大学;
学科控制理论与控制工程
授予学位硕士
导师姓名宋苏;
年度 2006
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类算法理论;
关键词
数据挖掘; 关联规则; 时间序列;

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