超图驱动的关联规则可视化提升与人口数据分析

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该篇论文主要探讨的是"基于超图的关联规则可视化方法"。针对传统关联规则可视化技术存在的问题,如无法有效展示多模式关联规则、忽视关联规则的内部结构和分布情况,以及属性值的重要性表达不足,作者提出了一种创新的方法。他们利用超图中的BF-超边理论,定义了BF规则图,并设计出了一种适用于一对一、一对多、多对一和多对多关联规则的超图表示模型。 论文进一步结合沙漏结构,构建了一种基于超图的关联规则可视化布局算法,这使得规则的展示更加直观和易于理解。作者强调了交互理论在这一过程中的关键作用,通过交互技术设计并实现了一个交互式的关联规则可视化系统。这种系统允许用户动态探索和理解关联规则之间的复杂关系。 研究者以河北省全员人口数据为实际案例,对提出的可视化方法进行了实际应用和深入分析。实验结果显示,与现有方法相比,新提出的可视化形式在展现关联规则的复杂性和重要性方面有显著优势,提供了更清晰和有效的信息呈现。 该研究还关注了学术背景,论文是在国家自然科学基金、国家社科基金重大资助项目以及河北省高校科技研究项目的共同支持下进行的,由来自河北师范大学的研究团队完成,包括高琳、赵书良、赵骏鹏、李超和池云仙等多名学者,他们的研究领域集中在数据挖掘和智能信息处理。 这篇论文不仅提供了一种新颖的关联规则可视化工具,而且强调了其在实际数据分析,特别是人口数据处理中的应用价值,对于提升数据理解和分析的效率具有重要意义。