典型文献
基于时态软集的诺贝尔科学奖获奖数据分析
文献摘要：
针对传统关联规则挖掘方法无法揭示特定时段内项集之间潜在联系的问题,提出一种基于时态软集和Apriori算法的关联规则挖掘算法.考虑经典软集的时态扩展结构,通过时态粒化映射诱导出数据集的粒化结构,构建时态软集及其Q-片段软集.基于时态软集建立描述和挖掘时态关联规则的基本框架,利用Q-片段软集提取特定时段内的数据,并借助所提算法挖掘促进型强时态关联规则,扩展软集理论在时态关联规则挖掘中的应用.对诺贝尔科学奖获奖数据的分析表明,所提方法可以提取出被传统方法忽略的某些强规则,挖掘出的时态关联规则有利于更客观地描述数据中隐藏的事实.
文献关键词：
时态软集;Q-片段软集;时态关联规则;数据挖掘
中图分类号：
作者姓名：
冯锋;雒静;王谦;肖昀泽
作者机构：
西安邮电大学 理学院,陕西 西安710121;西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安710121;北京邮电大学经济管理学院,北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]冯锋;雒静;王谦;肖昀泽-.基于时态软集的诺贝尔科学奖获奖数据分析)[J].西安邮电大学学报,2022(05):49-59
A类：
时态软集,时态扩展,时态关联规则
B类：
诺贝尔科学奖,获奖,关联规则挖掘,挖掘方法,内项,Apriori,挖掘算法,粒化,基本框架,促进型,集理论,挖掘出,中隐
AB值：
0.128268
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