DOI码：10.13195/j.kzyjc.2017.0212
发表刊物：控制与决策
关键字：向量运算; 时态关系; 频繁项集树; 时态关联规则;
摘要：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.
论文类型：期刊论文
学科门类：工学
文献类型：J
卷号：33
期号：4
页面范围：591-599
是否译文：否
发表时间：2018-01-01
收录刊物：EI
发布期刊链接：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2018&filename=KZYC201804002&uniplatform=NZKPT&v=Iep2kS3biUPKhnpD_LduwgDDp8MWRw-jP25d4PlOMPYobmkkhNLnnjHYNPqKi0ho