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《關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在盲文軟件中的應(yīng)用研究》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(kù)。
1、西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在盲文軟件中的應(yīng)用研究姓名：李重周申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：楊君銳20080108論文題目：專業(yè)：碩士生：指導(dǎo)教師：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在盲文軟件中的應(yīng)用研究計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)李重周楊君銳摘要(簽名)數(shù)據(jù)挖掘是致力于數(shù)據(jù)分析和理解、揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊(yùn)涵知識(shí)的技術(shù)，它是未來(lái)信息技術(shù)應(yīng)用的重要方法之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)很重要的研究領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘研究中的主要內(nèi)容，迄今為止已提出了許多高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。本文首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、數(shù)據(jù)挖掘的基本過(guò)程和數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點(diǎn)等方面進(jìn)行了探討，并對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)
2、據(jù)挖掘的經(jīng)典算法Apriori進(jìn)行了較詳細(xì)的分析和研究，在此基礎(chǔ)上，提出了一種新的不產(chǎn)生候選項(xiàng)集及少量掃描數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集的超集樹(shù)算法SITree。該算法通過(guò)搜索數(shù)據(jù)庫(kù)，一次性的找出當(dāng)前項(xiàng)的所有超集從而獲得頻繁項(xiàng)集，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，產(chǎn)生了較好的效果。然后，通過(guò)對(duì)盲文軟件系統(tǒng)的研究，針對(duì)傳統(tǒng)盲文軟件系統(tǒng)中存在的問(wèn)題，并在充分考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法特性的基礎(chǔ)上，再采取不斷掃描挖掘?qū)ο螅M成一個(gè)Web信息元數(shù)據(jù)庫(kù)，找出其中相互關(guān)聯(lián)的部分，并對(duì)其進(jìn)行分類等方法和手段，將超集樹(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法應(yīng)用到盲文軟件系統(tǒng)中，從而使盲文軟件在網(wǎng)站訪問(wèn)時(shí)，達(dá)到快速訪問(wèn)相關(guān)內(nèi)容的目的。最后，針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖
3、掘中可能產(chǎn)生許多無(wú)效規(guī)則的問(wèn)題，在對(duì)興趣度度量方法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，提出了一種旨在反映項(xiàng)目集之間緊密性、稀有性和簡(jiǎn)潔性的新的度量方法一緊密度(性)，并利用該度量方法給出了一個(gè)基于緊密性的興趣度挖掘算法，同時(shí)將這種挖掘方法應(yīng)用到盲文軟件的網(wǎng)站訪問(wèn)中。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在盲文軟件的網(wǎng)站訪問(wèn)中應(yīng)用基于緊密性的興趣規(guī)則挖掘方法的訪問(wèn)效率要優(yōu)于基于超集樹(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；興趣度；緊密度；盲文軟件研究類型：應(yīng)用研究Subject：ResearchonAssociationRulesMiningAppliedintoBrailleSoftwareSpecialty：C
4、omputerApplicationTechnologyName：LiChongzhouInstructor：YangJunrui(signature)壘魚(yú)生!墜旦蘭塑望絲(Signature)ABSTRACTDataminingisatechniquethataimstoanalyzeandunderstandlargesourcedataandrevealknowledgehiddeninthedata．Ithasbeenviewedasoneofimportantwaysininformationprocessing．Associationruleminingisaver
5、yimportantresearchfieldindatamining．Theresearchonthealgorithmsofassociationruleminingisakeytaskindataminingofassociationrule．ManyhighlyefficientalgorithmsinthefieldhavebeenputforwardforminingassociationrulesSOfar．Atfirst，theproblemsonthefundamentalconceptsofdatamining，themainprocessofdatamin
6、ing，thekeyresearchofdataminingandSOonwereinquiredinthethesis．TheclassicalalgorithmAprioriindataminingofassociationruleWasanalysedandstudiedmorethorough．ThenanewSuper-ItemsTree(SI_Tree)algorithmwithoutcandiddteitemsandinminingfrequentitemsetsbasedondatabasescanedfewWasputforward．Itminesfreque
7、ntitemsetsthroughallsuperitemsofthecurrentitemsfoundonlyonebyscaningdatabase．Theexperimentalresultsshowthatthealgorithmhasbetterperformance．Then，theproblemsinthetraditionalBraillesoftwaresystemwereslovedthatbasedfullyonthecharacteristicofassociatio
