不确定性数据中基于GSO优化MF的模糊关联规则挖掘方法
Fuzzy association rules mining method based on GSO optimization MF in uncertainty data
1. 美国纽约州立大学, 美国 纽约州 奥斯威戈 13126
2. 浙江同济科技职业学院, 杭州 310023
摘要
针对不确定性数据中模糊关联规则的挖掘问题，提出一种基于群搜索优化（GSO）算法优化隶属度函数（MF）的模糊关联规则挖掘方法。首先，将不确定性数据通过三元语言表示模型进行表示；然后，给定一个初始MF，并以最大化模糊项集支持度和语义可解释性作为适应度函数，通过GSO算法的优化学习获得最佳MF；最后，根据获得的最佳MF，利用改进型的FFP-growth算法来从不确定数据中挖掘模糊关联规则。实验结果表明，该方法能够根据数据集自适应优化MF，以此实现从不确定数据中有效地挖掘关联规则。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71561018)
浙江省教改项目(jg20160405)
全国教育信息技术研究项目(166223123)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0076
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2284-2288
文章编号: 1001-3695(2019)08-009-2284-05
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
章武媚, 董琼. 不确定性数据中基于GSO优化MF的模糊关联规则挖掘方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2284-2288. (Zhang Wumei, Dong Qiong. Fuzzy association rules mining method based on GSO optimization MF in uncertainty data [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2284-2288. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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