南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：李文锋,陈俊贤

单位：金陵科技学院 软件工程学院，江苏 南京　211169苏州工业园区服务外包职业学院 信息工程学院，江苏 苏州　215125

关键词：动态规则;数据挖掘;故障;集中告警

基金：金陵科技学院高层次人才科研启动基金(jit b 2021 09)资助项目

在Apriori算法的应用过程中，最小支持度和最小置信度的值均是根据人的经验初始设定，其值设定太大或太小直接影响算法的精度和复杂度。针对Apriori算法应用中最小支持度和最小置信度的值无法动态设定的问题，结合轨道交通专用通信的具体应用，提出基于动态关联规则的TApriori算法。该算法将不同时序的元素划分到对应的事务中，通过对事务的时间属性进行距离计算，产生不同子数据集，分别计算每个子数据集对应的最小支持度和最小置信度的值，然后计算数据集的最小支持度和最小置信度的值，用于候选集及频繁集的生成。实验结果验证了该算法在准确率和运行时间方面的改善，并且应用于轨道交通系统集中告警系统，结果表明该算法具有可行性。

来源：2021年第4期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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