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《數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(I)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、論文題目數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)專業(yè)學(xué)位類別工程碩士學(xué)號(hào)201192070144作者姓名崔顯武指導(dǎo)教師賴小紅副教授分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（題名和副題名）崔顯武（作者姓名）指導(dǎo)教師賴小紅副教授電子科技大學(xué)成都楊源高工成都市大邁信息技術(shù)有限公司成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)學(xué)位類別工程碩士工程領(lǐng)域名稱軟件工程提交論文日期2014.03論文答辯日期2014.05學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2014年6月25日答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國
2、際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。ASSOCIATIONRULESALGORITHMINDATAMININGDESIGNANDIMPLEMENTATIONAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:CuiXianwuAdvisor:LaiXiaohongSchool:SchoolofAutomationEngineering獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交
3、的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：日期：年月日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可以將學(xué)位論文的全
4、部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：年月日摘要摘要隨著科技的進(jìn)步及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)來源越來越廣，人類所面對(duì)的信息量與日俱增，比如在商業(yè)、工業(yè)、行政、醫(yī)療、科研、保險(xiǎn)等各行各業(yè)，另外，政府、科研等相關(guān)機(jī)構(gòu)投入了大量的人力、物力去搜集并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，隨著人們的習(xí)慣，不得不面對(duì)面對(duì)這樣的事實(shí)——數(shù)據(jù)信息無時(shí)無刻不在增長。然而我們卻沒有很好的利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，讓其發(fā)揮應(yīng)有的作用。基于
5、上述原因，本課題選擇研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，而目前存在許多的數(shù)據(jù)挖掘算法，本文重點(diǎn)研究關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法。針對(duì)Apriori算法，本課題做了如下主要工作：1)深入的研究學(xué)習(xí)了Apriori算法，對(duì)Apriori算法的思想以及工作流程有了更深入的了解和認(rèn)識(shí)。2)Apriori算法存在許多的缺陷，針對(duì)現(xiàn)有缺陷，本課題提出了一種改進(jìn)的Apriori算法，改進(jìn)的算法能有效降低數(shù)據(jù)挖掘次數(shù)、減少不可能成為挖掘關(guān)系的項(xiàng)集，并且應(yīng)用更靈活。3)將Apriori算法與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合構(gòu)建了電子商務(wù)推薦模型，構(gòu)建
6、的模型被應(yīng)用到了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，應(yīng)用效果表明推薦模型能有效提高電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)銷售。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，Apriori算法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，電子商務(wù)推薦模型IABSTRACTABSTRACT.Withtheprogressofscienceandtechnologyandtherapiddevelopmentofnetworktechnology,databasetechnology,moreandmoredatasources,humanbeingshavetheamountofdatahasincrease
7、ddramatically,suchasinindustrial,commercial,scientificresearch,administration,medicaltreatment,insuranceandotherfields,inaddition,thegovernment,scientificresearchinstitutionssuchasinvestedalotofmanpowerandmaterialresourcestocollect,storedata,then,peopleus
8、edtofacethefactthatdatagrowthallthetime.However,wedonothaveverygooduseoftheexistingdata,letitplayaproperrole.Basedontheabovereasons,thistopicselectionresearchofdataminingtechnology,andatpresenttherearemanydatamining
