挖掘语言值关联规则
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国家自然科学基金资助项目(69931040)

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    摘要:

    讨论了大型数据库上数量属性的关联规则问题.为了软化论域的划分边界,应用相关的模糊c-方法(relationalfuzzyc-means,简称RFCM)算法确定正态模糊数的两个参数,并借助正态模糊数模型来划分数量属性的论域,由此生成一系列的语言值关联规则.另外,给出了语言值关联规则的挖掘方法.由于语言值能很好地表示抽象的概念,从而使得挖掘出的关联规则更抽象、更容易被人理解.

    Abstract:

    The issue of quantitative association rules in large databases is discussed in this paper. In order to soften partition boundary of the domain, the relational fuzzy c-means algorithm is adopted to determine two parameters of normal fuzzy numbers, then the normal fuzzy number model is adopted to partition the domain of the quantitative attributes and a series of linguistic value association rules are generated. The mining method of the linguistic value association rules is also provided. Because the abstract concepts can be well expressed with the linguistic values, the mined association rules are more abstract and easy to understand.

    参考文献
    [1]Agrawal, R., Imieliski, T., Swami, A. Mining association rules between sets of items in large databases. ACM SIGMOD Issues, 1993,22(2):207~216.
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    [3] 中国统计局.中国统计年鉴.北京:中国统计出版社,1987.,25(2):1~12.
    [3]中国统计局.中国统计年鉴.北京:中国统计出版社,1987.
    [4]Hathaway, R.J., Davenport, J.W., Bezdek, J.C. Relational dual of the c-means algorithms. Pattern Recognition, 1989,22(2):205~212.
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陆建江,宋自林,钱祖平.挖掘语言值关联规则.软件学报,2001,12(4):607-611

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  • 收稿日期:2000-02-15
  • 最后修改日期:2000-05-30
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