| 基于文本库的完全加权词间关联规则挖掘算法 |
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| 引用本文： | 黄名选,严小卫,张师超.基于文本库的完全加权词间关联规则挖掘算法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2007,25(4):24-27. |
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| 作者姓名： | 黄名选 严小卫 张师超 |
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| 作者单位： | 1. 广西师范大学,计算机学院,广西,桂林,541004;广西教育学院,数学与计算机科学系,广西,南宁,530023
2. 广西师范大学,计算机学院,广西,桂林,541004;悉尼科技大学,信息技术学院,澳大利亚,悉尼 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60496327,60463003) |
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| 摘 要： | 提出了基于文本数据库的完全加权词间关联规则挖掘算法,给出了与其相关的定理及其证明过程。该算法采用三种剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,提高了挖掘效率。实验结果表明该算法的有效性,和现有算法比较,挖掘效率确实得到改善和提高。
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| 关 键 词： | 关联规则 数据挖掘 项完全加权 完全加权关联规则 |
| 文章编号： | 1001-6600（2007）04-0024-04 |
| 收稿时间： | 2007-06-30 |
| 修稿时间： | 2007年6月30日 |
Algorithm of Item-All-Weighted Association Rules Mining between Terms from Text Database |
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| HUANG Ming-xuan,YAN Xiao-wei,ZHANG Shi-chao.Algorithm of Item-All-Weighted Association Rules Mining between Terms from Text Database[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2007,25(4):24-27. |
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| Authors: | HUANG Ming-xuan YAN Xiao-wei ZHANG Shi-chao |
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| Abstract: | A novel algorithm of item-all-weighted association rule mining between terms from the text database is proposed.A related theorem and its proof are given.The thrice pruning strategy is used in the algorithm,and the number of candidate itemsets and mining time are reduced substantially.The mining efficiency is improved.Experimental results also show effectiveness of the algorithm.Compared with the existing algorithms,the mining efficiency of our algorithm is really improved. |
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| Keywords: | association rules data mining all-weighted item all-weighted association rules |
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