矩阵加权关联规则挖掘算法MWAＲ-Miner

"基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘" 本文主要探讨了一种新的矩阵加权关联规则挖掘方法，旨在改进传统关联规则挖掘的局限性，特别是针对项无加权和项权值固定的问题。作者周秀梅和黄名选提出了矩阵加权模式支持度计算方法以及相应的定理，这为更精确地评估项集的重要性提供了理论基础。他们还设计了一种名为MWAＲ-Miner的挖掘算法，该算法利用动态项权值变化来优化挖掘过程。 在关联规则挖掘中，频繁项集和关联规则的发现是核心步骤。传统的Apriori等算法在处理大规模数据时，可能会产生大量的候选项集，导致计算量大、效率低。MWAＲ-Miner算法通过引入矩阵加权策略，能够有效剪枝，减少不必要的计算，从而提高挖掘效率。算法的关键在于，它考虑了项的权值变化，这意味着在不同的上下文中，同一项的重要性可能不同，这使得挖掘出的规则更具针对性和实用性。 在实验部分，作者使用了中文数据集CWT200g和英文数据集NTCIＲ-5进行验证。实验结果证明，与现有的矩阵加权模式挖掘算法以及基于无加权的挖掘算法相比，MWAＲ-Miner算法显著减少了候选项集的数量，缩短了挖掘时间，从而提高了整体挖掘效率。这一改进对于处理大量文本数据，如文本挖掘中的主题发现和关联分析，具有重要的实际应用价值。 中图分类号"TP181"表明这属于计算机科学技术领域的研究，文献标志码"A"则表示这是一篇原创性的学术论文。文章编号和doi标识则为后续引用或检索该文章提供了便捷途径。 这篇研究论文提出了一种新颖的关联规则挖掘方法，通过动态项权值变化，提高了数据挖掘的效率和结果的准确性，对于数据挖掘和信息检索领域具有一定的理论贡献和技术革新意义。