文档介绍：要摘关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要研究分支,它的任务是发现所有满足支持度阈值和置信度阈值的强关联规则。近年来,关联规则挖掘研应用领域。关联规则挖掘算法是关联规则挖掘研究的主要内容,迄今为止己��怨亓9嬖蚓�渌惴ˋ���髁巳�娴姆治觯�赋隽送诰蛑械墓�键步骤并提出算法的不足,并分析总结了二进制算法和矩阵算法的相关研究,据并对其约简,占用的存储空间也少得多。理论分析和测试实验证明了新算法在性能上的优越性。户的会话集映射为一棵访问模式树,然后在访问模式树上挖掘频繁访问模式西南交通大学硕士研究生学位论文第��数据挖掘技术是近年来数据库和人工智能等领域研究的热点课题,它引起了科学界和产业界的广泛关注。在数据挖掘技术发展繁荣的大背景下,关联规则技术得到了蓬勃发展,并正朝更为广泛而深入的方向继续发展。究己经成为数据挖掘中的一个热点,并被广泛应用于市场营销、事务分析等提出了许多高效的关联规则挖掘算法。本文对关联规则挖掘进行了系统的分析与研究,并在已有研究的基础上提出了两个改进算法。论文的主要工作如下:��怨亓9嬖蛲诰虻幕�纠砺劢�辛俗芴逖芯浚��ü亓9嬖蛲诰虻�基本概念、分类、挖掘过程、改善关联规则挖掘质量的主要策略等,并在此基础上分析了关联规则的扩充问题,从而指出关联规则挖掘的研究方向。提出了一种基于频繁项集矩阵的关联规则挖掘算法。该算法不需要生成频繁候选项集,并且只需要扫描事务数据库一次,采用频繁项集矩阵存储事务数��芯坎⒎治隽似捣蹦J皆龀に惴‵�甮����岷嫌没Х梦誓J降�特点,提出了一种新的用户访问模式挖掘算法�.���。该算法将���并生成模式数组,最后在模式数组中找到所有的频繁访问模式。利用挖掘出来的模式知识,可以更好地对��镜憬�猩杓朴胛�ぁ�关键词:数据挖掘;关联规则;����惴ǎ黄捣毕罴�卣螅籉�甮���惴�用户频繁访问模式
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冲‘月馏日学位论文作者签名:宅∑:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。及矩阵关联规则算法的分析总结基础上,利用这两类算法的优势,发现了改掘算法。该算法只需要扫描事务数据库一次,采用频繁项集矩阵存储事务数据并对其约简,占用的存储空间也少得多。理论分析和测试实验证明了新算��芯坎⒎治隽似捣蹦J皆龀に惴‵�甮����岷嫌没Х梦誓J降奶�点,提出了一种新的用户访问模式挖掘算法�.���。从理论上证明,该算法能够有效地识别出频繁访问模式,通过对该算法进行了实验分析,证明了所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或本学位论文的主要创新点如下:��诙怨亓9嬖蚝诵乃惴ㄖ蠥���的全面分析和二进制关联规则算法进频繁项集挖掘算法的切入点,提出了一种基于频繁项集矩阵的关联规则挖法在性能上的优越性。该算法的性能优于�.���算法,在时间性能方面得到了提高。
学位论文作者签名:瓠树‰¨嗍日期:***年‘月馏��棚Ⅳ��C芸冢�凇!D杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椋�移删∥西南交通大学学位论文版权使用授权书��槐C芡牛�褂帽臼谌ㄊ椤�,红尸捌刚校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于�朐谝陨戏娇蚰诖颉����日名年签导期
第�滦髀���研究背景与意义西南交通大学硕士研究生学位论文并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。可以为商务管理、科学研究、查询优化、过程控制等领域提供决策支持,而且为相要集中在分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式发现、异常和趋势发现等方面。其���挖