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从Fuzzy Taxonomic数值型数据库中挖掘一般化关联规则 被引量：2
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作者 沈红斌 王士同 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1436-1443,共8页
挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面 基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法 但在实际应用中 ,往往这种Tax... 挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面 基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法 但在实际应用中 ,往往这种Taxonomic结构还呈现出模糊性 ;着重研究了在这种模糊Taxonomic结构下如何从数值型数据库中挖掘一般化关联规则的问题 ,提出了一种新的FuzzyTaxonomic数值型数据库模型 ,并提出了相应的规则发现方法 。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 FUZZY taxonomic数值型数据库
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