【摘 要】
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基于FP_growth关联规则,提出一种具有动态加权特性的改进算法.把事务数据库中的项目按其重要程度划分为5个等级; 运用层次分析(AHP)算法构造判断矩阵,计算特征向量; 将得到的
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，吉林省科技发展计划，吉林省科技发展计划，吉林大学校科研和教改项目
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基于FP_growth关联规则,提出一种具有动态加权特性的改进算法.把事务数据库中的项目按其重要程度划分为5个等级; 运用层次分析(AHP)算法构造判断矩阵,计算特征向量; 将得到的向量作为权值,与项目在事务数据库中出现的次数综合考虑作为衡量重要程度的标准,生成FP_tree; 最后得到频繁项目集和关联规则.由于权重的赋予过程可以由领域专家动态地改变,这样不但能挖掘出更有意义的规则,而且在算法的运行初期就大量剔除了那些权重小的无用项目集,从而大大提高了算法的运行效率.
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