结合变异机制和量子PSO的关联规则挖掘算法

吴嵘; 张姣玲; 刘小兰

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2020.02.011

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (02) : 95 -104. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2020.02.011

结合变异机制和量子PSO的关联规则挖掘算法

吴嵘, 张姣玲, 刘小兰

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摘要

针对数据集中的关联规则挖掘问题,提出一种基于改进量子粒子群优化(improved quantum particle swarm optimization,IQPSO)算法的关联规则挖掘方法。首先,将数据实例以量子比特形式表示,构建一个基于量子进化算法(quantum evolutionary algorithm,QEA)的关联规则挖掘基础框架。然后,在该基础框架上,采用新的量子角度更新公式,即使用QPSO代替QEA实现关联规则挖掘。最后,为了进一步提高QPSO算法的收敛性能,融入变异机制和动态惯性权重对其进行改进,加快其收敛速度和跳出局部最优的能力。在UCI和课程成绩数据集上的实验结果表明,提出的算法能够快速且有效地挖掘出关联规则,相比其他几种算法,挖掘到的关联规则价值更高。