多支持度下加權(quán)負(fù)序列模式算法研究.pdf

1、根據(jù)以往的傳統(tǒng)算法，數(shù)據(jù)的挖掘?qū)τ跀?shù)據(jù)項(xiàng)都同等看待，沒有區(qū)分各項(xiàng)目的重要程度，無(wú)法挖出對(duì)決策者更重要的知識(shí)，并且都是基于單支持度的，由用戶自己設(shè)定支持度，設(shè)定的過高會(huì)忽略掉一些重要的數(shù)據(jù)，設(shè)置的過低又會(huì)出現(xiàn)冗余現(xiàn)象。
　　本文是研究挖掘多支持度下加權(quán)頻繁負(fù)序列的算法，重點(diǎn)是研究如何給項(xiàng)目設(shè)置合理的權(quán)值和多個(gè)支持度問題，以提升算法在實(shí)際應(yīng)用中的挖掘性能。給序列設(shè)置權(quán)值主要是用來體現(xiàn)各項(xiàng)目的重要程度，由用戶給定，挖掘出重要程度大的序列

2、。由用戶選取一個(gè)支持度的最小值，通過公式計(jì)算出各項(xiàng)目的加權(quán)之后的支持度的大小，進(jìn)而挖掘出更多對(duì)用戶有用的信息，避免因?yàn)閱沃С侄葐栴}忽略掉重要但支持度低的序列或支持度設(shè)置過低而造成過多無(wú)用的頻繁序列，影響決策者的判斷。在經(jīng)典負(fù)序列模式算法Neg-GSP的基礎(chǔ)上給項(xiàng)目添加權(quán)值和多支持度，只有大于項(xiàng)目自身的加權(quán)支持度，才能作為頻繁序列被輸出。
　　本算法相對(duì)于經(jīng)典負(fù)序列算法Neg-GSP的優(yōu)點(diǎn)在于給項(xiàng)目賦予了權(quán)重和多最小支持度，權(quán)重的設(shè)