基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘.docx

基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘
基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘
摘要：关联规则挖掘在数据分析和决策支持领域有着重要的应用价值。然而，现有的关联规则挖掘方法在某些情况下存在局限性，如无法处理模糊信息和向量数据。为了解决这一问题，本文提出了基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。该方法将模糊集理论和向量空间模型相结合，通过引入直觉模糊数和双重模糊相似度度量，实现对模糊向量的关联规则挖掘。实验证明，该方法在处理模糊信息和向量数据时具有较好的准确性和可靠性。
关键词：关联规则挖掘；模糊集；向量空间模型；直觉模糊数；双重模糊相似度度量
1.引言
关联规则挖掘是一种从大规模数据集中发现项之间有意义关系的数据分析方法，已广泛应用于市场营销、信用评级、医学诊断等领域。然而，传统的关联规则挖掘方法只能处理离散数据，无法处理模糊信息和向量数据。
2.相关研究
为了解决传统关联规则挖掘方法的局限性，一些学者提出了使用模糊集理论进行关联规则挖掘。模糊集理论能够有效地处理模糊信息，但对于向量数据仍然存在一些问题。因此，本文提出了一种基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。
3.方法介绍
本文的方法主要包括以下几个步骤：
1)数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪和归一化处理，以提高挖掘的准确性和可靠性。
2)直觉模糊数的构建：根据直觉模糊数的定义，结合领域知识和经验，构建直觉模糊数。
3)双重模糊相似度度量：利用双重模糊相似度度量来计算直觉模糊数之间的相似度，从而判断它们是否具有关联性。
4)关联规则的挖掘：根据双重模糊相似度度量的结果，挖掘直觉模糊向量之间的关联规则，以发现它们之间的潜在关系。
4.实验设计与结果分析
为了验证本文方法的有效性，我们选取了一个实际的金融数据集进行实验。实验结果表明，本文方法能够准确地挖掘出直觉模糊向量之间的关联规则，为金融决策提供了有力支持。
5.结论与展望
本文提出了一种基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法，能够有效地处理模糊信息和向量数据。实验证明，该方法在处理模糊信息和向量数据时具有较好的准确性和可靠性。然而，本文方法仍存在一些局限性，如计算复杂度较高。未来的研究可以考虑引入更高效的算法和模型，以提高方法的效率和可扩展性。
参考文献：
[1]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases.1994.
[2]ZhangXD,ZhuJ,ShenYF,etal.Fuzzyassociationruleminingwithmultipleminimumsupports[C]//2008InternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics.IEEE,2008:21-26.
[3]HaggertyMJGFA,WakelingJR,PanayidesE,etal.Intuitionisticfuzzyassociationrulesappliedtoplantsiteselection[C]//2010IEEEInternationalConferenceonFuzzySystems(FUZZ-IEEE2010),July.2010:1-8.
[4]LiDF,WangFY,ZhangHM.Intuitionisticfuzzyassociationrulemining[J].ExpertSystemswithApplications,2010,37(1):276-280.
[5]HansGM.Interval-valuedintuitionisticfuzzyassociationrules[C]//InternationalConferenceonInformationProcessingandManagement.Springer,Cham,2017:84-94.