MWARM-SRCCCI: 矩阵加权正负关联规则高效挖掘算法

本文主要探讨的是"有效的矩阵加权正负关联规则挖掘算法MWARM-SRCCCI"。在当前的数据挖掘领域，传统的关联规则挖掘算法通常假设数据是基于二元关系的，然而在实际应用中，如中文Web数据等，矩阵加权数据的处理是一个挑战。现有的加权关联规则挖掘算法往往无法有效应对这种复杂性。 论文提出了一种创新的方法，针对现有算法对矩阵加权数据处理的不足，设计了一种新的矩阵加权项集剪枝策略。这个策略旨在减少在搜索过程中不必要的计算，提高算法的效率。通过构建矩阵加权正负关联模式评价框架SRCCCI，作者将这种新的剪枝策略融入到规则挖掘算法中，创建了MWARM-SRCCCI算法。 MWARM-SRCCCI算法的主要贡献在于其新颖的评价框架，它能够更好地捕捉矩阵加权数据中的关联模式，并能有效地过滤掉那些无效和冗余的规则，确保挖掘出的结果更具实用价值。与传统的无加权正负关联规则挖掘算法相比，MWARM-SRCCCI在处理中文Web测试集CWT200g时，挖掘时间显著减少，最多达到74.74%的时间减幅，这表明了算法在性能上的提升。 此外，该算法的理论分析和实验证明了其在剪枝效果方面的优越性，它能够显著降低候选集的数量，进而大幅缩短挖掘时间，提高了整体的挖掘效率。这对于信息检索等领域来说，意味着可以更快速、准确地获取到有价值的查询扩展词，从而增强信息检索的效果和用户体验。 因此，MWARM-SRCCCI算法对于处理矩阵加权正负关联规则挖掘问题具有重要意义，它不仅解决了现有技术的局限，还为大数据时代的信息挖掘提供了新的解决方案，具有很高的实用价值和研究价值。