关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 贾彩燕; 陆汝钤 |
| 刊名 | 计算机学报
 |
| 出版日期 | 2006 |
| 期号 | 第4期页码:625—634 |
| 关键词 | 关联规则 频繁项集 取样误差 主误差 Pac学习 |
| 英文摘要 | 在关联规则挖掘过程中，现有的取样误差量化方法和快速估计算法存在着不足，对此提出了一种新的取样误差量化三元组模型，并在实验观察和理论分析的基础上给出了一种取样误差的快速估计算法——主误差区间估计法.理论分析和实验结果均表明，此方法不但可以精确、有效地度量出样本集与原始数据集包含的频繁模式信息间的差异，而且，主误差区间估计法还可以精确、快速地估计出取样误差，并能灵活地嵌入到关联规则挖掘的各种取样方法之中；其核心思想还可以用于改进分布、并行关联规则挖掘方法的效率. |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2010-10-22 |
| 源URL | [http://ictir.ict.ac.cn/handle/311040/776]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_2006年中文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 贾彩燕,陆汝钤. 关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法[J]. 计算机学报,2006(第4期):625—634. |
| APA | 贾彩燕,&陆汝钤.(2006).关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法.计算机学报(第4期),625—634. |
| MLA | 贾彩燕,et al."关联规则挖掘的取样误差量化模型和快速估计算法".计算机学报 .第4期(2006):625—634. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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