作者：谢抢来; 杨威关联规则数据挖掘多轨道数字音频文件分类数据立方体
摘要：为从海量音频信息中快速准确地获取所需文件,研究基于FP_Growth关联规则挖掘的多轨道数字音频文件分类方法。以数据立方体下具有多维属性的多轨道数字音频文件为研究对象,采用FP_Growth关联规则挖掘算法排序多轨道数字音频文件数据集的频繁1-相集,采用FP tree挖掘频繁项集获取多维关联规则集。识别并提取多轨道数字音频文件中某类型音频文件中的音频内容,使用删除停用词结合TF/IDF的计算方式获取清洁的音频文件,应用音频文件数据集的多维关联规则集,综合考虑匹配规则数和置信度,搜索规则集,获取该类型音频文件最相配类别,完成多轨道数字音频文件分类。实验结果表明,所提方法能够直观有效地分类多轨道数字音频文件,且分类结果准确率和召回率平均值分别达到96.60%和96.54%,显著高于对比方法。
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