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01.06.2011 | Focus | Ausgabe 6/2011

Soft Computing 6/2011

Mining potentially more interesting association rules with fuzzy interest measure

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 6/2011
Autoren:
Wei-Min Ma, Ke Wang, Zhu-Ping Liu

Abstract

The association rules, discovered by traditional support–confidence based algorithms, provide us with concise statements of potentially useful information hidden in databases. However, only considering the constraints of minimum support and minimum confidence is far from satisfying in many cases. In this paper, we propose a fuzzy method to formulate how interesting an association rule may be. It is indicated by the membership values belonging to two fuzzy sets (i.e., the stronger rule set and the weaker rule set), and thus provides much more flexibility than traditional methods to discover some potentially more interesting association rules. Furthermore, revised algorithms based on Apriori algorithm and matrix structure are designed under this framework.

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