公开(公告)号：CN111125182B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201911049403.4

申请日：2019-10-31

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  董达伟 ,  曹羽

IPC: G06F16/2458 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法，将频繁模式树上路径的遍历转化为借助于蚁狮优化算法结合项头表在频繁模式树上路径的搜索，对搜索到的路径即关联规则利用适应度函数进行评估并保存，挖掘出最佳关联规则。本发明不同于频繁模式增长算法的完全遍历，而是借助于蚁狮优化算法从启发式角度进行智能搜索，有效缩短了关联规则挖掘所耗时间，相比于传统关联规则挖掘算法，该发明更能适应海量数据的关联规则挖掘。

公开(公告)号：CN111125182A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911049403.4

申请日：2019-10-31

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  董达伟 ,  曹羽

IPC: G06F16/2458 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁狮优化算法和频繁模式增长的关联规则提取方法，将频繁模式树上路径的遍历转化为借助于蚁狮优化算法结合项头表在频繁模式树上路径的搜索，对搜索到的路径即关联规则利用适应度函数进行评估并保存，挖掘出最佳关联规则。本发明不同于频繁模式增长算法的完全遍历，而是借助于蚁狮优化算法从启发式角度进行智能搜索，有效缩短了关联规则挖掘所耗时间，相比于传统关联规则挖掘算法，该发明更能适应海量数据的关联规则挖掘。