作者：徐勇; 朱其祥数据挖掘关联模式卡方检验相关性度量兴趣度交易数据库频繁项集统计模式挖掘挖掘方法
摘要：关联模式挖掘研究是数据挖掘研究领域的重要分支之一,旨在发现项集之间存在的关联或相关关系.然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法存在着一些不足:一是会产生过多的模式(包括频繁项集和规则);二是挖掘出来的规则有些是用户不感兴趣的、无用的,甚至是错误的.所以,在挖掘过程中有效地对无用模式进行剪枝是必要的.将卡方分析引入到模式的相关性度量中,利用卡方检验对项集之间、规则前件与后件之间的相关性进行度量是一种有效的剪枝方法.结果分析表明,在支持度度量的基础上引入卡方检验可以有效地对非相关模式进行剪枝,从而缩小频繁项集和规则的规模.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
