[发明专利]一种基于综合关注度分析的大数据关联规则挖掘方法在审
| 申请号： | 201810054640.9 | 申请日： | 2018-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN110162546A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 曲逸文;衣学武;陈凯 | 申请（专利权）人： | 曲逸文 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N5/02 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 牟炳彦 |
| 地址： | 264000 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于综合关注度分析的大数据关联规则挖掘方法，该方法包括以下步骤：在数据全集中，求出频繁模式集合Ptn，进而排列出整个数据集中所有的规则集合Ru；根据各规则的后件相同性，对规则集合Ru进行分组，得到独立主题规则R1，R2…Rn(1≤i≤n，表示独立的主题项)，并计算各规则的适应度；根据规则间的相似度，对规则进行降维和聚类；依据客观关注度函数，选定最优的规则集，综合规则适应度和客观关注度即得到预期的最优关联规则。本发明实现了业务逻辑和数据客观性的完整耦合，业务层用户只需指定数据各属性的参与度，即可展开数据系统的最优关联规则挖掘，无需再花费大量人工对客观关联规则进行二次分析和计算。 | ||
| 搜索关键词： | 关注度 关联规则挖掘 关联规则 规则集合 大数据 适应度 二次分析 频繁模式 数据集中 数据全集 数据系统 业务逻辑 综合规则 耦合 参与度 规则集 相似度 业务层 预期的 主题项 后件 聚类 集合 分析 分组 | ||
【主权项】：
1.一种基于综合关注度分析的大数据关联规则挖掘方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A.在数据全集中，通过频繁模式树方法搜索出频繁模式集合Ptn，进而排列出整个数据集中所有满足期望支持度的的规则集合Ru；B.根据各规则的后件相同性，对规则集合Ru进行分组，并计算各规则的适应度；C.根据规则间的相似度，对规则进行降维和聚类；D.依据客观关注度函数，选定最优的规则集，综合规则适应度和客观关注度即得到预期的最优关联规则。
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