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摘要
本文提出了一种基于加权支持度的关联规则挖掘算法，并在不平衡的数据集上进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的算法能够有效地挖掘出类别不平衡数据集中的少数类关联规则，并且相比于传统的关联规则挖掘算法，具有更好的性能。本文将该算法应用于某银行信用卡欺诈检测数据集中，结果表明该算法能够有效地挖掘出少数类的关联规则，与传统的关联规则挖掘算法相比，具有更好的性能。该算法可用于提高信用卡欺诈检测的准确率和效率，为金融领域的数据分析提供一定的参考价值。总之，本文的研究对于解决类别不平衡数据集中少数类关联规则挖掘的问题具有一定的理论和实践意义，为数据挖掘领域的相关研究提供了一定的参考价值。
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