一种基于不确定数据的挖掘频繁集方法

摘要：

关联规则挖掘是数据挖掘一个重要的研究方向。目前大多数的算法集中于提高挖掘事务频繁集的效率,研究对象是传统的事务数据库,并且事务中的项被认为是确定精确的.然而,在现实世界中普遍存在着不确定数据.为了解决这个问题,提出了一个基于树的挖掘频繁集算法,该算法可以高效处理不确定数据集,数据集的特点是每个事务属性都伴随一个通过相似度计算得到的概率值.

关键词： 不确定数据 数据挖掘 频繁集 FP-growth算法 UD-FP-增长算法 事务数据库

作者: 高聪 申德荣 于戈 聂铁铮 寇月

作者单位: 东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 310-315

在线出版日期: 2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）