基于灰色系統(tǒng)理論動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究

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1、碩士學(xué)位論文基于灰色系統(tǒng)理論的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究ResearchonDynamicAssociationRuleMiningbasedonGreySystemTheory作者姓名:石皓尹學(xué)科、專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)學(xué)號(hào):0211741指導(dǎo)教師:張忠林完成日期:2014.04蘭州交通大學(xué)LanzhouJiaotongUniversity萬方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含獲得蘭州交通

2、大學(xué)或其他教育機(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了謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解蘭州交通大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)蘭州交通大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽字日期：年月日簽字日期：年月日

3、萬方數(shù)據(jù)蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要數(shù)據(jù)挖掘是通過分析大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，從而揭示其中隱含未知的或驗(yàn)證已知規(guī)律的過程。數(shù)據(jù)挖掘大致可分為分類、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)間序列和聚類等模式，其中關(guān)聯(lián)規(guī)則是應(yīng)用得最為普遍的方法，同時(shí)也是近年來研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種基于事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的一種靜態(tài)的挖掘，但是挖掘的過程中并沒有充分考慮到關(guān)聯(lián)規(guī)則隨時(shí)間變化的特性。經(jīng)過長(zhǎng)期的實(shí)際運(yùn)用和研究發(fā)現(xiàn)，在實(shí)際數(shù)據(jù)庫(kù)里面挖掘出來的關(guān)聯(lián)規(guī)則往往具有時(shí)間特性，因此有必要把規(guī)則的時(shí)間特性加入到關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘之中，進(jìn)而觀測(cè)關(guān)聯(lián)規(guī)則在時(shí)間上的變化。

4、為了描述關(guān)聯(lián)規(guī)則隨時(shí)間變化的這一特性，動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)運(yùn)而生。動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行等時(shí)間段劃分實(shí)現(xiàn)對(duì)規(guī)則時(shí)間特性的描述。但是，由于傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則是基于已有數(shù)據(jù)的挖掘，對(duì)于得到的強(qiáng)動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則，我們很難確定它們?cè)趯硎欠襁€有效。同時(shí)，目前對(duì)于動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究主要集中在挖掘算法的改進(jìn)方面，較少涉及到時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘質(zhì)量的問題。因此有必要對(duì)動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進(jìn)行更深層次的研究，從而獲得高質(zhì)量的、有真實(shí)價(jià)值的信息。本文在研究灰色系統(tǒng)理論等相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)之上，利用灰色模型獨(dú)特的少數(shù)據(jù)建模且精度較高的特點(diǎn)，將灰

5、色系統(tǒng)理論與動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則元規(guī)則挖掘以及動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則趨勢(shì)度挖掘相結(jié)合，提出了基于灰色-周期外延模型的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則元規(guī)則挖掘算法和基于灰色馬爾可夫模型的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則趨勢(shì)度挖掘方法。通過針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)，建立不同的數(shù)據(jù)模型，發(fā)現(xiàn)以上兩種算法在面臨原始數(shù)據(jù)較少時(shí)充分發(fā)揮了灰色模型的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測(cè)都有著很好的效果。同時(shí)，將所提出的方法運(yùn)用在實(shí)際的挖掘中，驗(yàn)證在實(shí)際挖掘中所具有的實(shí)用性以及較高的預(yù)測(cè)精度。通過與近幾年提出的基于動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則元規(guī)則和動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則趨勢(shì)度的挖掘算法進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)本文所提出的方法挖掘出的規(guī)則質(zhì)量更

6、高、可用性更強(qiáng)，在一定程度上克服了挖掘的盲目性，最大程度的挖掘有效規(guī)則以及潛在規(guī)則，有效提高了動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率和挖掘結(jié)果的參考價(jià)值。與傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法相比，通過數(shù)學(xué)模型分析規(guī)則的變化趨勢(shì)，能得到規(guī)則隨時(shí)間的變化情況。關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則；元規(guī)則；趨勢(shì)度；灰色系統(tǒng)理論；組合模型論文類型：應(yīng)用研究-I-萬方數(shù)據(jù)基于灰色系統(tǒng)理論的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究AbstractDataminingisaprocessofrevealingtheimpliedknownunknownorvalidationrulesbyana

7、lyzingdatainlargedatabaseordatawarehouse.Itcanberoughlydividedintomanymodelssuchasclassification,regression,associationrules,timeseriesandclusteramongwhichassociationrulemodelisthemostwidelyusedmethodandit’sahotspotofresearchinrecentyearsatthemeantime.Thetradition

8、alassociationruleminingisakindofstaticminingbasedontransactiondatabase.Butintheprocessofminingit’snotfullyconsideringthecharacteristicsofthechangeoverti