DOI number:  10.13195/j.kzyjc.2017.0212

Journal:  控制与决策

Key Words:  向量运算; 时态关系; 频繁项集树; 时态关联规则;

Abstract:  针对目前时态关联规则研究中存在的挖掘效率不高、规则可解释性低、未考虑项集时间关联关系等问题,在原有相关研究的基础上,提出一种新的基于频繁项集树的时态关联规则挖掘算法.通过对时间序列数据进行降维离散化处理,采用向量运算生成频繁项集,提高频繁项集挖掘效率.考虑到项集之间的时态关系以及树结构的优势,提出一种新的频繁项集树结构挖掘时态关联规则,其挖掘频繁项集与树结构构建同时进行,无需产生候选项集,提高了规则挖掘效率.实验表明,对比于其他算法,所提出算法在挖掘效率和规则解释性方面效果更好,具有较好的应用前景.

Indexed by:  Journal paper

Discipline:  Engineering

Document Type:  J

Volume:  33

Issue:  4

Page Number:  591-599

Translation or Not:  no

Date of Publication:  2018-01-01

Included Journals:  EI

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