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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1; 陆汝钤2
刊名计算机学报
出版日期2006
卷号29.0期号:004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
ISSN号0254-4164
其他题名Quantitative Model and Fast Estimation Algorithm of Sampling Error for Association Rule Mining
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
CSCD记录号CSCD:2357772
源URL[http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/53561]  
专题中国科学院数学与系统科学研究院
作者单位1.北京交通大学
2.中国科学院数学与系统科学研究院
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,2006,29.0(004):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,29.0(004),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 29.0.004(2006):625-634.

入库方式: OAI收割

来源:数学与系统科学研究院

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