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《關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相關(guān)算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相關(guān)算法研究姓名：毛艷慧申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：陶宏才20090601西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1頁摘要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近年來數(shù)據(jù)庫和人工智能等領(lǐng)域研究的熱點課題，它引起了科學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展繁榮的大背景下，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)得到了蓬勃發(fā)展，并正朝更為廣泛而深入的方向繼續(xù)發(fā)展。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個重要研究分支，它的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)所有滿足支持度閾值和置信度閾值的強關(guān)聯(lián)規(guī)則。近年來，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究己經(jīng)成為數(shù)
2、據(jù)挖掘中的一個熱點，并被廣泛應(yīng)用于市場營銷、事務(wù)分析等應(yīng)用領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究的主要內(nèi)容，迄今為止己提出了許多高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。本文對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進行了系統(tǒng)的分析與研究，并在已有研究的基礎(chǔ)上提出了兩個改進算法。論文的主要工作如下：(1)對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論進行了總體研究，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念、分類、挖掘過程、改善關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘質(zhì)量的主要策略等，并在此基礎(chǔ)上分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則的擴充問題，從而指出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究方向。(2)對關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法Apdori作了全面的分析
3、，指出了挖掘中的關(guān)鍵步驟并提出算法的不足，并分析總結(jié)了二進制算法和矩陣算法的相關(guān)研究，提出了一種基于頻繁項集矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法不需要生成頻繁候選項集，并且只需要掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫一次，采用頻繁項集矩陣存儲事務(wù)數(shù)據(jù)并對其約簡，占用的存儲空間也少得多。理論分析和測試實驗證明了新算法在性能上的優(yōu)越性。(3)研究并分析了頻繁模式增長算法FP．growth，結(jié)合用戶訪問模式的特點，提出了一種新的用戶訪問模式挖掘算法AP．mining。該算法將Web用戶的會話集映射為一棵訪問模式樹，然后在訪問模式樹
4、上挖掘頻繁訪問模式并生成模式數(shù)組，最后在模式數(shù)組中找到所有的頻繁訪問模式。利用挖掘出來的模式知識，可以更好地對Web站點進行設(shè)計與維護。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；Apriori算法；頻繁項集矩陣；FP．growth算法用戶頻繁訪問模式西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1I頁AbstractDamminingtechnologyhasbeenahottaskinthefieldofdatabaseandartifieialintelligenceinrecentyears，andattracted
5、extensiveattentionsfromscienceandindustry．Nowadays，intheprosperousbackgroundofdataminingtechnology,associationrulestechnologyobtainsthevigorousdevelopment．Associationruleminingisanimportantsub-branchofthedatamining，whichtaskistodiscoverassociationrul
6、essatisfyingbothaminimumsupportthresholdandminimumconfidencethreshold．Associationrulemininghasbecomeahotresearchtopicinrecentyears，andhasbeenusedwidelyinmarketingandtransactionanalysis．Associationruleminingalgorithmsarethecorecontentsinthearea．Sofar,
7、manyfamousalgorithmsofassociationruleshavebeenproposed．Thisthesishassystemicallyanalyzedandresearchedassociationrulemining，andputsforwardtwoimprovedalgorithmsonthebasisofexistingresearchwork．Themaintasksinthethesisarcasfollows：(1)Thebasictheoriesfora
8、ssociationruleminingarediscussedsystematicallyinthisthesis，includingthebasicconcepts，classification，miningprocess，thevalueofmeasurement,andonthisbasisananalysisoftheexpansionoftheissueofassociationrules，pointingoutthattheassociationruleminingresearch
