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| 1 | 关联规则挖掘综述显示文摘近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究,为深入理解关联规则挖掘技术,掌握其研究现状与发展趋势,首先介绍了关联规则相关定义与分类方法;其次从串行和并行两个角度总结了关联规则挖掘的一般方法,概述并分析了一些典型的关联规则挖掘模式;最后讨论了关联规则挖掘质量改善问题及领域应用。 | 崔妍 包志强 | 2016 | 计算机应用研究2016，33，2： | 148 |
| 2 | 关联规则挖掘算法综述显示文摘介绍了关联规则挖掘算法的基本原理,并按照挖掘中涉及到的变量数目(维数)、数据的抽象层次和处理变量的类别(布尔型和数值型) ,依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述,并对一些典型的算法进行分析和比较,最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。 | 毕建欣 张岐山 | 2005 | 中国工程科学2005，7，4： | 51 |
| 3 | 一个基于兴趣度的关联规则采掘算法显示文摘关联规则是当前数据采掘研究的主要领域之一,获取具有更高价值的规则是该领域的一个研究重点.针对目前大多数采掘算法只能发现正项的关联规则和仅仅将兴趣度作为规则过滤工具的问题,在先前研究的基础上,提出了通过改进有关定义和引进反向项集的概念来进一步发现包含负项的关联规则的思想,并给出了相应的算法.最后,对这个算法给出了一定的评价和实例分析. | 周皓峰 朱扬勇 施伯乐 | 2002 | 计算机研究与发展2002，39，4： | 50 |
| 4 | 关联规则的综合评价方法研究与实例验证显示文摘分别讨论了关联规则的客观评价指标(支持度、可信度和相关强度)和主观评价指标(新颖性、用户感兴趣性和简洁性),在此基础上给出了一种关联规则的综合自动评价方法,并结合实例验证了该方法的有效性。 | 苏占东 游福成 杨炳儒 | 2004 | 计算机应用2004，24，10： | 27 |
| 5 | 利用标准SQL查询挖掘多值型关联规则及其评价显示文摘关联规则是数据挖掘中一种重要的模式 ,目前对布尔型关联规则的挖掘算法研究得比较多 .利用标准SQL功能强、易于开发、运行速度快、安全可靠性强等优点 ,来实现多值型关联规则的挖掘具有比较好的性能 .首先利用语言场理论对连续属性进行离散化 ,然后利用 SQL对 Apriori算法进行改进来实现关联规则的挖掘 .另外利用主观 Bayes方法中的 L S充分性因子对挖掘出来的假设规则进行评价 .该算法应用于庐江虫害数据库 ,结果显示它具有快速、有效、易开发。 | 杨炳儒 孙海洪 熊范纶 | 2002 | 计算机研究与发展2002，39，3： | 26 |
| 6 | 基于改进的聚类和关联规则挖掘的学生成绩分析显示文摘针对北京邮电大学通信工程专业学生的学习状况分析和培养方案的改进需求,提出一种基于改进的聚类和关联规则挖掘的成绩分析方法,借助数据挖掘手段对学生在校期间的各课程成绩进行相关性分析。以2009—2011级通信工程专业本科生的课程成绩作为样本数据,应用该挖掘方法得到课程之间的关联规则网络,从而分析课程间的衔接关系、判断课程的重要程度以及评价各课程的教学效果。另外,以2011级学生的高考成绩数据作为样本,挖掘高考成绩与大学成绩间的关联规则,分析学生入学前成绩对入学后表现的影响。应用本文所述方法得到的挖掘结果能够为教学方案的设计和改进提供一定参考信息,对提高学生学习质量具有良好作用。 | 张甜 尹长川 潘林 安杰 | 2018 | 北京邮电大学学报(社会科学版)2018，20，2： | 23 |
| 7 | 基于兴趣度的协同过滤商品推荐系统模型显示文摘本文结合了关联规则中的兴趣度和协同过滤技术来对客户的个人兴趣进行评价,提出了客户兴趣度的商品推荐参考模型,并将此模型应用于电子商务网站的商品推荐,从而更好地吸引客户的注意力,满足客户的喜好,使客户感受到完全个性化的购物体验。 | 黄光球 靳峰 彭绪友 | 2005 | 微电子学与计算机2005，22，3： | 20 |
| 8 | 关联规则挖掘综述显示文摘简要论述了关联规则挖掘的研究情况,给出了关联规则的分类方法,分析和评价了关联规则的一些典型算法,指出了关联规则的兴趣度,最后提出了关联规则研究的发展趋势。 | 王小虎 | 2003 | 计算机工程与应用2003，39，33： | 20 |
| 9 | 基于兴趣度含正负项目的关联规则挖掘方法显示文摘项目的引入使得挖掘出的频繁项集成倍增加,同时生成的关联规则数量更加庞大,引入兴趣度来约束从频繁项集中提取关联规则的数量。分析现有的兴趣度模型,从中选择了一种适合于含正负项目的关联规则挖掘的兴趣度方法,并且提出了置信度的一个性质,描述了含正负项目的频繁项集挖掘关联规则的算法,并对矛盾关联规则进行了分析。实验结果表明,该算法是有效和可行的。 | 张玉芳 熊忠阳 彭燕 刘君 | 2010 | 电子科技大学学报2010，39，3： | 17 |
| 10 | 基于相关性度量的关联规则挖掘显示文摘传统的关联规则挖掘方法容易生成一些无用规则,甚至生成误导规则,也不能区分正负关联规则.通过相关性度量,建立了基于相关性度量的兴趣度模型,并利用兴趣度模型改进了关联规则算法,最后,通过实例验证了此算法不仅能够避免生成无用规则和误导规则,还能生成一些感兴趣的负关联规则. | 吕杰林 陈是维 | 2012 | 浙江大学学报(理学版)2012，39，3： | 15 |
| 11 | 一种改进的关联规则挖掘方法研究显示文摘关联模式挖掘研究是数据挖掘研究领域的重要分支之一,旨在发现模式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。所以在挖掘过程中能有效地对无用模式进行剪枝是必要的。利用相关关系对模式进行评价是一种有效的剪枝方法。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入相关关系度量可以有效地对非相关模式进行剪枝,从而减小频繁项集和规则的规模。 | 徐勇 周森鑫 | 2006 | 计算机技术与发展2006，16，3： | 13 |
| 12 | KDD中知识评价的研究综述显示文摘在知识发现过程中 ,通过挖掘算法产生大量的模式 ,但是大多数用户对此不感兴趣。如何对它们进行评价 ,选取出用户感兴趣的和有用的知识成为至关重要的一环 ,故对知识评价的研究具有重要的意义。首先分析了评价过程与知识发现的结合方式 ;针对评价的综合度量标准 (感兴趣度 ) ,从客观性和主观性两个方面分别进行了介绍 ;并针对因果关联规则概述了我们提出的一种新的评价方法。 | 綦艳霞 杨炳儒 | 2001 | 计算机应用研究2001，18，12： | 13 |
| 13 | 基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘显示文摘本文提出一种基于项权值变化的完全加权正负关联规则挖掘算法,解决了基于项权值变化的负模式挖掘问题.该算法考虑项权值依赖于事务记录的特点,采用新的项集剪枝方法和模式评价框架,通过项集的项内权值比和维数比的简单计算和比较,挖掘有效的完全加权正负关联规则.实验结果表明,与现有无加权正负关联规则挖掘算法比较,本文算法能避免无效的模式出现,其挖掘时间和候选项集数量明显减少,减幅最大分别可达94.09%和88.16%. | 周秀梅 黄名选 | 2015 | 电子学报2015，43，8： | 13 |
| 14 | 影响关联规则挖掘的有趣性因素的研究显示文摘关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面,而其中一个重要问题是对挖掘出的规则的感兴趣程度的评估。实际应用中可从数据源中挖掘出大量的规则,但这些规则中的大部分对用户来说是不一定感兴趣的。关联规则挖掘中的有趣性问题可从客观和主观两个方面对关联规则的兴趣度进行评测。利用模板将用户感兴趣的规则和不感兴趣的规则区分开,以此来完成关联规则有趣性的主观评测;在关联规则的置信度和支持度基础上对关联规则的有趣性的客观评测增加了约束。 | 娄兰芳 蒋志方 田世壮 | 2003 | 计算机工程与应用2003，39，6： | 13 |
| 15 | 怎样获得有效的关联规则显示文摘关联规则采掘是数据采掘中重要的研究课题 .针对当前关联规则衡量标准的某些问题 ,笔者分析了产生的根源 。 | 罗可 吴杰 | 2002 | 小型微型计算机系统2002，23，6： | 12 |
| 16 | 基于双库协同机制的挖掘关联规则算法Maradbcm显示文摘关联规则是数据挖掘中一种重要的模式 ,Apriori算法是挖掘关联规则的典型算法 ,而 Apriori算法存在一定的缺点 :数据库的全局搜索和产生大项集时使用支持度阈值会删除有意义的规则等 .Maradbcm算法是在KDD内在机理研究的基础上提出的一种新的挖掘关联规则算法 ,它可以克服 Apriori算法的上述缺点 .在简要地叙述了双库协同机制和 Maradbcm算法后 ,将该算法应用于蘑菇数据库 ,结果显示该算法是有效的 .它充分显示了内在机理研究对 KDD主流发展的重要作用与影响 ,并为整个知识发现系统的研究提供了一条全新的路径 . | 杨炳儒 孙海洪 | 2002 | 计算机研究与发展2002，39，11： | 11 |
| 17 | 基于兴趣度的关联规则挖掘研究显示文摘关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向,规则膨胀的问题是困扰规则发现和应用的主要问题。为了得到数量少、质量优的关联规则,给出了一种同时挖掘正、负有趣关联规则的算法。采用置信度增量替代置信度,引用一种兴趣度量标准,避免生成相互矛盾的、虚假的关联规则。在得到关联规则后,又对预期的和可推导的关联规则进行了修剪。 | 丁一 付弦 | 2011 | 情报科学2011，29，6： | 10 |
| 18 | 基于改进Apriori算法的高校课程预警规则库构建显示文摘在如何构建完善的课程预警规则库是高校成绩预警研究中的一个重点问题,本文对高校学生成绩进行清洗、离散化后,利用Apriori算法挖掘不及格课程之间的相关关联,构建基础预警规则库,在此基础上进一步挖掘“及格”,“良好”等级课程对其他课程的影响,从而进一步扩充预警规则库.针对大量冗余规则的情况,在传统的支持度-置信度框架下利用提升度、兴趣度等方法筛选出强关联规则,提高规则库的准确度,并对挖掘出的规则进行了针对性的分析,研究方法和结论可为教学管理提供决策支持. | 任鸽 吴猛 汗古丽·力提甫 杨勇 | 2021 | 计算机系统应用2021，30，7： | 10 |
| 19 | 一种改进的关联规则挖掘算法显示文摘目前,已经提出了许多挖掘关联规则的算法,其中最著名的是Apriori算法及其变型。这些传统的算法大多存在项集生成瓶颈和难以确定合适的支持度阈值的问题,并且没有考虑数据库的被分析项的各自不同的重要性。为了解决这些问题,该文提出了一种新的关联挖掘算法。 | 庄晓毅 张忠能 | 2004 | 计算机工程2004，30，14： | 10 |
| 20 | 一个新的关联规则兴趣度度量方法显示文摘联规则挖掘是数据挖掘和知识发现领域的重要课题,但就判定关联规则是否成立的依据,即兴趣度的度量方法问题,学术界没有一致的标准。既有的兴趣度度量方法包括支持度-置信度方法,提升度方法,卡方分析方法等。这些传统的兴趣度度量方法存在各自的局限,表现为缺乏客观标准,缺少统计依据,只能度量正向关系等方面。为了克服这些问题,本文提出了一种基于统计推断的新的兴趣度度量方法,并对该方法与传统的方法进行了比较,证明了该度量公式的渐进分布形式,指出了新方法的优点,实证了新方法的特征属性。该方法用于关联规则挖掘,在判断规则成立的标准上是客观的,可以判定正负关联两种类型,在实际应用上是方便的,具有可操作性,较之原有方法有一定的优势。 | 李永立 吴冲 王崑声 | 2011 | 情报学报2011，30，5： | 10 |
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