基于项权值变化和SCCI 框架的加权正负关联规则挖掘

给出项权值变化的数据模型形式化表示, 构建新的加权项集剪枝策略及其模式评价框架SCCI (supportconfidence-correlation-interest), 提出基于项权值变化和SCCI 评价框架的加权正负关联规则挖掘算法. 该算法考虑了项权值变化的数据特点, 采用新的剪枝方法和评价框架, 通过项集权值简单计算和比较, 挖掘有效的加权正负关联规则. 实验结果表明, 该算法能够有效地减少候选项集数量和挖掘时间, 挖掘出有趣的关联模式, 避免无效模式出现, 挖掘效率高于相比较的现有算法, 解决了项权值变化的加权负模式挖掘问题.