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改进购物篮分析的关联规则挖掘算法

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摘要

基于改进传统购物篮分析的关联规则挖掘是在数据处理时引入兴趣度加权的思想,将所有交易中同一类商品的交易量进行归一化处理,根据用户领域知识的要求,计算该类商品的兴趣度加权阈值,从而改进传统的购物篮分析,使所挖掘出的关联规则符合实际,同时减少关联规则挖掘的工作量,提高规则挖掘的效率和准确性.

著录项

来源
《重庆大学学报》 |2006年第4期|105-107|共4页
作者
王德兴; 胡学钢; 刘晓平; 王浩;
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作者单位

合肥工业大学计算机与信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
关联规则; Apriori算法; 频繁项目集; 数据挖掘;

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