基于项权值变化和SCCI框架的加权正负关联规则挖掘

黄名选¹，黄发良²，严小卫³，兰慧红⁴

1. 广西财经学院信息与统计学院2. 福建师范大学软件学院3. 美国系统生物研究所4. 广西教育学院人事处

摘 要：给出项权值变化的数据模型形式化表示,构建新的加权项集剪枝策略及其模式评价框架SCCI（supportconfidence-correlation-interest）,提出基于项权值变化和SCCI评价框架的加权正负关联规则挖掘算法.该算法考虑了项权值变化的数据特点,采用新的剪枝方法和评价框架,通过项集权值简单计算和比较,挖掘有效的加权正负关联规则.实验结果表明,该算法能够有效地减少候选项集数量和挖掘时间,挖掘出有趣的关联模式,避免无效模式出现,挖掘效率高于相比较的现有算法,解决了项权值变化的加权负模式挖掘问题.

关键词：数据挖掘;加权关联模式;正负关联规则;频繁项集;