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1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展,我們已經(jīng)積累了海量的數(shù)據(jù).這些數(shù)據(jù)中蘊涵了大量有價值的知識、模式、規(guī)律等,人們?yōu)榱双@得這些信息用以指導自己的生產(chǎn)、生活而應運產(chǎn)生了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù).數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn),在最近幾年被數(shù)據(jù)庫界廣泛研究,并且已經(jīng)在商業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域得到成功地應用.因此,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究就有著重要的意義.關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要挖掘方法.自從Agrawal等學者于1993年首先提出了挖掘顧客交易數(shù)據(jù)庫中項集的關(guān)聯(lián)規(guī)則問
2、題以來,諸多的研究學者對關(guān)聯(lián)規(guī)則進行了大量的研究并取得了豐碩的成果.由于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘一般面向的是大型事務數(shù)據(jù)庫,關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取需要重復掃描數(shù)據(jù)庫,因而當前在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘領(lǐng)域的研究熱點集中在如何提高挖掘算法的高效性上.本文就針對這個問題提出了一種從大型數(shù)據(jù)庫中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的快速算法.由于當使用關(guān)聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘時,使用者為了達到一定的挖掘效果,經(jīng)常需要不斷地改變關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度閾值,因此該算法以經(jīng)典的Apriori算法為基礎,可以在提出
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