基于概念格的多值属性关联规则挖掘

作     者：郭晓波 赵书良 王长宾 赵娇娇 刘军丹 GUO Xiao-bo;ZHAO Shu-liang;WANG Chang-bin;ZHAO Jiao-jiao;LIU Jun-dan

作者机构：河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 河北师范大学移动物联网研究院石家庄050024 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2014年第41卷第3期

页      面：267-271,309页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省科学技术研究与发展计划项目(072435158D,09213515D,09213575D) 河北师范大学硕士基金(201102002)资助 

主　　题：多值属性 概念格 关联规则 Apriori 

摘      要：针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立了数据挖掘参数调整机制,以提高算法挖掘效率,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析。结合某省全员人口数据对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,算法性能具有较大提高。