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关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法

     

摘要

在关联规则挖掘过程中,现有的取样误差量化方法和快速估计算法存在着不足,对此提出了一种新的取样误差量化三元组模型,并在实验观察和理论分析的基础上给出了一种取样误差的快速估计算法--主误差区间估计法.理论分析和实验结果均表明,此方法不但可以精确、有效地度量出样本集与原始数据集包含的频繁模式信息间的差异,而且,主误差区间估计法还可以精确、快速地估计出取样误差,并能灵活地嵌入到关联规则挖掘的各种取样方法之中;其核心思想还可以用于改进分布、并行关联规则挖掘方法的效率.

著录项

  • 来源
    《计算机学报》|2006年第4期|625-634|共10页
  • 作者

    贾彩燕; 陆汝钤;

  • 作者单位

    复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433;

    上海市智能信息处理重点实验室,上海,200433;

    中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080;

    复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433;

    上海市智能信息处理重点实验室,上海,200433;

    中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080;

    中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所,北京,100080;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 程序设计、软件工程;
  • 关键词

    关联规则; 频繁项集; 取样误差; 主误差; PAC学习;

  • 入库时间 2022-08-18 04:44:50

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