作者：孟海东 李丹丹 吴鹏飞数据挖掘量化关联规则数据场
摘要：目前关联规则挖掘多集中在布尔型关联规则的挖掘，对量化关联规则的挖掘研究较少，传统方法多是将量化属性离散化，进而转化为布尔型关联规则的挖掘。为了克服传统方法中区间划分过硬问题，本文设计了基于数据场的量化关联规则挖掘方法，并使用数据场的场量定义支持度和置信度的计算公式。该方法充分考虑数据集中数据的非完备性以及各个数据对数据挖掘任务所发挥的不同作用，可使得挖掘得到的关联规则更精确。
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《计算机与现代化》（CN：36-1137/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
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