买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南京师范大学

摘要：本发明公开了一种数据集频繁项集挖掘可用性评估方法，所述方法包括步骤：1设C＝{I1,I2,…,In}是项的集合，给定事务数据集D1和D2，其中每个事务T是一个非空项集,使得对D1、D2利用Apriori算法挖掘得到最大频繁项集集合,记为FIS1、FIS2；2将FIS1任一项集MIS1与FIS2的任一项集MIS2通过项集匹配算法F进行匹配，得到配对项集表Pairs,Pairs由项集对MIS1,MIS2,score1组成，score1表示MIS1、MIS2的项目相似度，在匹配过程中计算得到。3对Pairs中的每一项MIS1,MIS2,score1，计算MIS1,MIS2的支持度相似度score2，进一步计算得到MIS1,MIS2的复合相似度score，更新pair为MIS1,MIS2,score；4将Pairs中的每一项的复合相似度score累加，并除以Pairs中项的个数，得到D1和D2的相似度分数SCORE，且该分数的取值范围为[0,1]。

主权项：1.一种数据集频繁项集挖掘可用性评估方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1设C＝{I1,I2,…,In}是项的集合，给定事务数据集D1和D2，其中每个事务T是一个非空项集,使得对D1、D2利用Apriori算法挖掘得到最大频繁项集集合,记为FIS1、FIS2；最大频繁项集MIS表示自身频繁但其超集均不频繁的项集，FIS1、FIS2包含若干MIS及支持度信息，而l1、l2分别表示FIS1，FIS2中|MIS1|、|MIS2|的最大值；文中MIS1、MIS2表示来自FIS1，FIS2的某一项集，步骤2将FIS1的任一项集MIS1与FIS2的任一项集MIS2，通过项集匹配算法F进行匹配，得到配对项集表Pairs,Pairs由若干项集对MIS1,MIS2,score1组成，score1表示MIS1、MIS2的项目相似度，在匹配过程中计算得到；步骤3对Pairs中所有的MIS1,MIS2,score1，计算MIS1,MIS2的支持度相似度score2，进一步计算得到MIS1,MIS2的复合相似度score，更新pair为MIS1,MIS2,score；步骤4将Pairs中的每一项的复合相似度score累加，并除以Pairs中项的个数，得到D1和D2的相似度分数SCORE，且该分数的取值范围为[0，1]；步骤23中的项目相似度score1、支持度相似度score2、复合相似度score的定义如下：项目相似度score1:项集MIS1、MIS2基于项目的相似度记为score1，计算如下：若MIS1、MIS2的组成完全相同，score1＝1；若MIS1、MIS2不相同,且均不为空集，若MIS1、MIS2中某一项为空集，score1＝0；支持度相似度score2：已配对的项集MIS1、MIS2基于支持度的相似度记为score2.计算如下：对于Pairs中某一项MIS1,MIS2,score1，MIS1的支持度为s1,MIS2的支持度为s2，复合相似度score：项集MIS1、MIS2的复合相似度记为score，score主要基于项目相似度score1,在score1基础上，利用支持度支持度score2进行进一步细化，计算过程如下：score＝score1*score2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京师范大学 一种数据集频繁项集挖掘可用性评估方法