Abstrakt. I detta dokument föreslås en modifierad en-objektiv binär guckoo sökning efter förening regel gruvdrift (MBCS-ARM). Den föreslagna algoritmen innehåller en ny representation av individer, som tar itu med problemen med stor dimensionalitet med ett ökande antal attribut. MBCS-ARM stöder också gruvdrift av regler, där intervall av attribut kan antingen vara negativa eller positiva. Den använder en objektiv funktion som består av stöd och förtroende som vägs av två parametrar, som kontrollerar varje åtgärds betydelse i de fastställda reglerna. Den testas på åtta allmänt tillgängliga databaser, samtidigt som den också jämförs med flera enobjektiva evolutionära algoritmer, och traditionella algoritmer, som alla finns i KEEL-programvaran. Experimenten visar lovande resultat av MBCS-ARM, jämfört med andra algoritmer, genom att producera regler, som är intressanta, enkla och också lätta att förstå, vilket är av stor betydelse inom områden som medicin.
REF presenterade en enda objektiv binär guckoo sökning med hjälp av en ny individuell representation.
Modified binary cuckoo search for association rule mining
{'venue': 'Journal of Intelligent and Fuzzy Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent and Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}