具有動態加權特性的關聯規則算法

摘要：基于FP_growth關聯規則，提出一種具有動態加權特性的改進算法．把事務數據庫中的項目按其重要程度劃分為5個等級；運用層次分析(AHP)算法構造判斷矩陣，計算特征向量；將得到的向量作為權值，與項目在事務數據庫中出現的次數綜合考慮作為衡量重要程度的標準，生成FP_tree；最后得到頻繁項目集和關聯規則．由于權重的賦予過程可以由領域專家動態地改變，這樣不但能挖掘出更有意義的規則，而且在算法的運行初期就大量剔除了那些權重小的無用項目集，從而大大提高了算法的運行效率．

關鍵詞：數據挖掘；關聯規則；FP_growth算法；加權樹；層次分析方法

中圖分類號：TPl8

文獻標識碼：A

文章編號：1671-5489(2005)03-0314-06