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基于博弈的正负加权关联规则的研究6
发布时间:2018-11-07 点击: 发布:中国论文期刊网

3.5基于多最小支持度的加权关联规则

3.5.1多最小支持度的引入
    传统的加权关联规则算法解决了数据库中不同项目的重要程度不同的问题,即在实际运用中通常将商品的价格比率转换成权值,但并没有很好的解决兴趣度的问题,如在圣诞节前,人们更关注食品和玩具的销售情况,为了得到用户更感兴趣的模型,人们提出为不同的项目指定不同的最小支持度。
    王振宇等人提出一种多最小支持度关联规则挖掘算法,之后Hu等人对基于多最小支持度的关联规则进行了优化和完善,提高了挖掘效率;但在实际应用中,如商品销售中,为了突出最近商品的销售情况,用以预测未来趋势,需要按将项目记录按照时间的先后顺序进行权重划分,因为商家可能更关心最近商品的销售情况,但同时考虑交易记录权重和多最小支持度的研究较为少见。
    samesupports Cai等人提出了AMWARMS算法,该算法既考虑了项目权重,又考虑了多最小支持度,但不足在于算法解决密度不均问题效果不好,因为算法的多支持度是针对项集成员的个数而设定的。邹等人提出了基于多最小支持度的加权关联规则挖掘算法,既考虑了交易记录的不同重要程度又考虑项目密度,但缺点是算法是基于Apriori的思想,需多次访问数据库来计算加权支持度,算法的复杂度不亚于Apriori算法。
    针对上述各类算法的不足之处,本文设计了一种改进的多支持度加权关联规则模型(NAWARM MMS算法),模型使用一种混合加权关联规则模型,基于项目的多最小支持度,利用矩阵向量进行存储运算,降低数据库访问频次,使用优化的垂直数据库数据的表示形式,利用等价类划分等相关技术,划分项集,然后分别在等价类中挖掘加权关联规则。划分后的每一个等价类中候选项集最小支持度相同,使得存局部前林讨释满足失验原则.根高了前林竹率。
    定义4.7:  i={i1,i2,…in}为事务数据库的项目集合,规定任何一个项目所需要满足的最小支持度,将其阈值记为MIS,0<ij<1。
   定义4.8:项目集X - }t},12,"..,Ik y1 } k } n}的最小支持度为:

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