| 改进购物篮分析的关联规则挖掘算法 |
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| 作者姓名： | 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,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 中国科学院资助项目;安徽省自然科学基金 |
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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.
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| 关 键 词： | 关联规则 Apriori算法 频繁项目集 数据挖掘 |
| 文章编号： | 1000-582X（2006）04-0105-03 |
| 收稿时间： | 2005-12-30 |
| 修稿时间： | 2005-12-30 |
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