An Adjusted Apriori Algorithm to Itemsets Defined by Tables and an Improved Rule Generator with Three-Way Decisions
An Adjusted Apriori Algorithm to Itemsets Defined by Tables and an Improved Rule Generator with Three-Way Decisions
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DOI：
10.1007/978-3-030-52705-1_7
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发表时间：
2020-06-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Nakata M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jian Z;Sakai H;Ohwa T;Shen KY;Nakata M
NIS-Apriori 算法是 Apriori 算法的扩展，是为非确定性信息系统的规则生成而提出的，并在 SQL 中实现。实现的系统处理确定性、可能性和三向决策的概念。本文新关注的是表数据集的一个特点，即通常有一个固定的决策属性。因此，我们处理具有一个决策属性的项集就足够了，并且我们可以看到，一个频繁项集定义了一个蕴涵。我们利用这些特性，减少不必要的项集，以提高执行性能。用 Python 实现的软件工具进行的一些实验阐明了性能的改进。
The NIS-Apriori algorithm, which is extended from the Apriori algorithm, was proposed for rule generation from non-deterministic information systems and implemented in SQL. The realized system handles the concept of certainty, possibility, and three-way decisions. This paper newly focuses on such a characteristic of table data sets that there is usually a fixed decision attribute. Therefore, it is enough for us to handle itemsets with one decision attribute, and we can see that one frequent itemset defines one implication. We make use of these characteristics and reduce the unnecessary itemsets for improving the performance of execution. Some experiments by the implemented software tool in Python clarify the improved performance.
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10.1007/bf01001956
发表时间：
1982-01-01
期刊：
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER & INFORMATION SCIENCES
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
PAWLAK, Z