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多尺度关联规则尺度上推算法-计算机科学
Vo1. 44 No.8
第 44 卷第8 期 计算机科学
2017 年 8 月 COMPUTER SCIENCE Aug.2017
多尺度关联规则尺度上推算法
李超赵书良赵骏鹏高琳池云仙
(河北师范大学数学与信息科学学院 石家庄 050024)
(河北师范大学河北省计算数学与应用重点实验室 石家庄 050024)
摘 要 数据挖掘在多尺度研究方面取得了一些成果。然而,多尺度数据挖掘研究还不够深入和完善。目前针对空
间和图像数据的研究较多,对于一般数据的多尺度数据挖掘的研究较少。随着大数据应用的不断发展,其研究显得尤
为重要。针对上述问题,进行了普适的多尺度关联规则尺度转换方法的研究。首先,基于包含度的相似度理论提出频
繁项集的处理方法;然后,以图像金字塔为理论基础,提出了多尺度关联规则尺度上推算法 MSARSUA(Multi-Scale
Association Rules Scaling Up Algorithm); 最后,手IJ 用 H 省1)全员人口真实数据集、UCI 公用数据集和 IBM 数据集对
所提算法进行了实验验证与分析,结采表明 MSARSUA 具有较高的覆盖率、较高的 Fl-measure 值和较低的平均支持
度估计误差,在效率上比 Apriori 算法和 FP-Growth 算法有较大的提升,在性能上比 SU-ARMA 有更好的表现。
关键词 多尺度,关联规则,尺度上推,多尺度关联规则挖掘
中图法分类号 TP391 文献标识码 A 001 10. 11896/j. issn. 1002-137叉 2017.08.049
Scaling-up Algorithm of Multi-scale Association Rules
LI Chao ZHAO Shu-liang ZHAO Jun-peng GAO Lin CHI Yun-xian
(College of Mathematic . Information Science ,Hebei No口nal University ,Shijiazhuang 050024 ,China)
(Hebei Key Laboratory of Computational Mathematics . Applications ,Hebei Normal University ,Shijiazhuang 050024 ,China)
Abstract Great achievements have been made on multi-scale research of data mining. However ,multi-scale data mining
research is far from being deep and perfect. Current research ,which mainly focuses on space and image data ,pays less
attention to multi-scale data mining on the general data. With the continuous development of big data applications ,re-
search of multi-scale data mining becomes particularly important. Regarding the issue above , this paper carried out
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