论文研究 图像数据高置信度关联规则的提取方法研究.pdf

在图像关联规则挖掘的某些领域，要求提取出具有较高置信度的关联规则，同时对支持度的要求相对较低。提出了一种在兼顾支持度的情况下挖掘出高置信度的图像关联规则的方法。为了便于有效地提取图像关联规则，使用了名为bSQ（bit Sequential）的一种栅格数据格式。而后采取“逐层搜索”的方法，建立规则树，避免了传统方法在处理低支持度时产生的大量频繁项集。最后通过多图像关联规则提取优先级和图像数据立方体等技术在多幅图像中提取基于象素级的关联规则。通过实验证明，该方法能有效地提取图像数据高置信度关联规则，方法具有可行性。