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面向查询扩展的特征词频繁项集挖掘算法
引用本文:黄名选,马瑞兴,兰慧红.面向查询扩展的特征词频繁项集挖掘算法[J].现代图书情报技术,2011(4):48-51.
作者姓名:黄名选  马瑞兴  兰慧红
作者单位:广西教育学院数学与计算机系;广西经济管理干部学院计算机系;
基金项目:广西教育厅科研项目“基于加权负关联规则挖掘的文本信息检索技术研究”(项目编号:201010LX679); 广西教育学院2010年度院级重点课题“基于正负关联规则的信息检索技术研究”(项目编号:桂教院科研[2010]7号(重点)-3)的研究成果之一
摘    要:为了获取高质量的扩展词,提出一种面向查询扩展的基于文本数据库的特征词频繁项集挖掘算法。该算法采用支持度衡量特征词频繁项集,给出新的剪枝策略,并结合原始查询,挖掘同时含有查询词项和非查询词项的特征词频繁项集,以提高挖掘效率。实验表明,与传统的挖掘算法相比,本算法更有效、更合理。

关 键 词:频繁项集  挖掘  支持度  查询扩展

Query Expansion Oriented Algorithm of Feature-words Frequent Itemsets Mining
Huang Mingxuan Ma Ruixing,Lan Huihong.Query Expansion Oriented Algorithm of Feature-words Frequent Itemsets Mining[J].New Technology of Library and Information Service,2011(4):48-51.
Authors:Huang Mingxuan Ma Ruixing  Lan Huihong
Institution:Huang Mingxuan1 Ma Ruixing 2 Lan Huihong 11(Department of Math and Computer Science,Guangxi College of Education,Nanning 530023,China)2(Department of Computer Science,Guangxi Economic Mangement Cadre College,Nanning 530007,China)
Abstract:In this paper,a novel algorithm is proposed to mine feature-words frequent itemsets in text database,in order to obtain high-quality expansion terms for query expansion.This algorithm uses the support to measure the frequent itemsets,and only to mine those frequent itemsets containing original query terms and non-query terms synchronously.It can tremendously enhance the mining efficiency.The experimental results demonstrate that the algorithm is more efficient and more feasible than traditional ones.
Keywords:Frequent itemset Mining Support Query expansion  
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