免费论文摘要：关系领会中的价格形式发掘与运用接洽

关系领会首先根源于对超级市场购物篮的领会，重要用来创造数据会合项与项之间的关系接洽。因为创造的准则情势简略容易领会，连年来，关系领会仍旧变成数据发掘范围的一个热门。关系准则发掘重要沿用“扶助度-相信度”框架，这种发掘战略会爆发很多冗余的形式，个中大概包括洪量无效的，以至误导的、缺点的形式。有基于此正文对关系领会范围的算法及评介目标举行了深刻的接洽和计划，尽力创造那些真实有“价格”的形式。正文的重要实质如次所述：正文开始领会计划了数据发掘本领爆发的后台及本质运用，接着引见了关系领会的提出后台、关系准则发掘的运用、关系准则发掘算法的接洽近况、及测量关系形式的评介目标。正文提防计划了保守的关系准则发掘体制——“扶助度-相信度”体制在处置具备歪斜扶助度散布数据时的不及，并提出沿用余弦襟怀举行“剪枝式价格形式发掘”。这种本领不只不妨取消穿插扶助形式，还不妨获得罕见的价格形式。为将余弦襟怀融入价格形式的发掘进程中，正文中心计划了余弦襟怀的前提反缺乏性，这种本质不妨代替反缺乏性实行空间遍历剪枝。正文在FP-growth算法的普通上，提出了余弦襟怀的“剪枝式价格形式发掘算法” COSI-tree。经过试验，比较了“剪枝式价格形式发掘”算法与“评介式价格形式发掘”算法在功效上的分别，表明COSI-tree不妨在较短功夫内赢得扶助度很低以至为0的价格形式。并且天生的形式品质高，关系性强。结果正文将余弦价格形式运用于超图聚类中。这种聚类本领运用超图模子表白项之间的关系联系，制止了对数据集举行降维处置，进而更实用于高维数据举行聚类领会。试验表明，比拟保守的鉴于一再形式的超图分别聚类算法，鉴于余弦价格形式的超图聚类算法聚类功效好，簇内东西的一致性高。

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