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异质数据集关联规则挖掘
引用本文:李作春,周秀梅,覃泽. 异质数据集关联规则挖掘[J]. 科技咨询导报, 2009, 0(28): 236-237,239
作者姓名:李作春  周秀梅  覃泽
作者单位:南宁地区教育学院物理系,南宁,530001 
基金项目:广西自然科学基金.桂科自(0832005Z).基金中文完整名称 
摘    要:
针对存在的关联规则挖掘算法不能有效地在异质数据集中进行,本文首先使用领域本体方法处理数据集中的异质现象,然后提出了一种有效的XML异质数据集关联规则挖掘算法,实验结果表明该算法在挖掘速度和挖掘时在对内存的占用方面都优于现有的算法。

关 键 词:关联规则挖掘  异质数据  多数据集挖掘

Mining Associate Rules in heterogeneous Data Sources1
LI,ZouChun,QIN Ze. Mining Associate Rules in heterogeneous Data Sources1[J]. , 2009, 0(28): 236-237,239
Authors:LI  ZouChun  QIN Ze
Affiliation:(Department of Physics, Nanning Prefecture Education Institute, China, 530001)
Abstract:
Existing methods did not designed to mine associate rules with XML data structure in heterogeneous data sources. The paper designs an algorithm named AX to transfer the data in heterogeneous data into XML model, and proposes an efficient Apriori--like algorithm to mine associate rules. The experimental results show that the proposed algorithm can efficient reduce the complexity of time and space.
Keywords:Associate rules mining  heterogeneous data  multiple data sources.
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