I webbanvändning mining, fuzzy föreningsregler som har en timlig egendom kan ge användbar kunskap om när föreningar uppstår. Men det finns ett problem med traditionella temporal fuzzy förening regel gruvdrift algoritmer. Vissa regler förekommer vid skärningspunkten mellan luddiga uppsättningar gränser där det finns mindre stöd (lägre medlemskap), så reglerna går förlorade. En genetisk algoritm (GA)-baserad lösning beskrivs som använder den flexibla karaktären av 2-tupel språklig representation för att upptäcka regler som uppstår vid skärningspunkten mellan fuzzy set gränser. Den GA-baserade metoden förbättras från tidigare arbete genom att inkludera en grafrepresentation och en förbättrad fitnessfunktion. En jämförelse av den GA-baserade metoden med en traditionell metod för verkliga webbloggdata upptäckte regler som gick förlorade med den traditionella metoden. Den GA-baserade metoden rekommenderas som komplement till befintliga algoritmer, eftersom den upptäcker extra regler.
Den GA-baserade metoden förbättrades genom en graf illustration och en förbättrad fitness funktion REF.
Web usage mining with evolutionary extraction of temporal fuzzy association rules
{'venue': 'Knowl. Based Syst.', 'journal': 'Knowl. Based Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}