基于事例的自适应关联规则挖掘模型的研究

认为传统的关联规则挖掘模型主要是针对结构化数据，其可信度和支持度不能随环境的变化自适应调节，即缺乏自适应性，而现实中还存在大量非结构化的数据。针对传统发现模型的不足提出了一个基于事例的自适应关联规则发现模型，它不仅可以处理对非结构化数据的数据挖掘，而且还可以随着环境的变化自适应调节支持度和可信度。