文档介绍：亩辔亓9嬖虻研究与实现基于广东工业大学硕士学位论文粟莉萍扬塞堡到塾蕉盐笠扭丛堡鱼墨逾盐簋垫鲎堕分类号:指导教师姓名、职称:企业导师姓名、职称:专业或领域名称:论文答辩日期:学校代号:密级:学号:ぱ妒学生所属学院:无二ǘ墨
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摘要着重点介绍了关联规则的几个经典算法一一包括惴ā算法和算法饕S蠥算法、惴ā瓽惴的基础上,利用数据压关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究分支,以从大型数据库中提取知识的主要手段,有效地来解决“数据丰富、知识贫乏南肿矗虼司哂薪洗蟮睦砺垩究与应用价值。关联规则挖掘主要是发现大量数据库中项集之间的关联关系,通过发现的关联关系来指导相关决策和行动。目前,关联规则挖掘成果颇为丰富、研究非常活跃且研究分支比较广泛。研究重点从单维关联规则逐渐扩展到多维关联规则挖掘,如何提高挖掘算法的时空效率始终是研究的核心问题。本文针对如何提高挖掘算法效率这一核心问题进行了相关理论研究,并通过实验对相关理论做了验证。本文的主要研究内容包括:紫榷怨亓9嬖蛲诰虻南喙馗拍睢⒒究蚣堋⑾喙丶际鹾腿挝褡髁私樯堋=.算法,描述了上述算法的原理和频繁项目集生成过程,分析了算法存在的问题及具有的优势。然后,介绍了基于数据立方体的多维关联规则挖掘算法,描述了该算法的具体步骤、相关技术,分析了算法的特性和适应度。岢隽嘶谇白捍娲⒌墓亓9嬖蛲诰蛩惴ā8盟惴ㄊ窃诮岷显械墓亓9嬖缩组合技术提出了一种新的使用前缀树的改进算法。其原理是,将具有相同前缀的项目集压缩为一个子集合作为一个结点,该结点下的所有项目集共同享有同一前缀集。这样,使得用于存储项目集的奘蹦诖婵占浯蟠蠹跎伲液蜓∠钅考苯痈结点的前缀和后缀产生,省略了项目集能否自连成功的判断时间。另外,算法增加了头链表集,使任意一个含有相同的谓词值的结点在树中通链表链接起来,方便了查找树结点。此外,由于采用分段处理的思想,不仅可以针对大量数据的单维关联规则通过分段处理在可接受的时效范围内得到最终频繁项目集,还可以有效的分步分层挖掘出多维关联规则,使得在资源条件有限的情况挖掘混合多维关联规则成为可能。其中,。
岷侠砺垩芯浚ü陨习偻蛱跫锹际笛槎运惴ḿ右月壑ぁ7治鍪笛榻峁证实算法的可行性,并对算法的不足做了补充,为后期研究提供方向。关键词:多维关联规则,数据立方体,.算法,频繁谓词集,频繁项目集广东工业大学硕士学位论文—————————————————..—————...——————————........。....................................................................。..............................
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录目本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..关联规则的种类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.亓9嬖颉几种常见的频繁项集挖掘算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..增长算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..嬖蛏伞算法流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一本文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章关联规则概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基本步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.善捣毕钅考惴ā惴ā第三章多维关联规则概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基本方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一基于数据立方体的多维关联规则算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..萘⒎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯