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1、山東輕工業(yè)學(xué)院碩士學(xué)位論文基于多支持度的正負關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究姓名:李剛申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師:王洪國20080503ABSTRACT——_一一——————————————————————————————————_—————_——————————_————————一ABSTRACTAssociationrule(AR)isoneofthemostimportanttechniquesofdatamining,
2、theexistingassociationrulesminingalgorithmsaremostbasedonfrequentitemsets,theresearchsaboutinfrequentitemsetsareverylittleHoweverwhenwestudythenegativeassociationrules,infrequentitemsetsbecomemoreandmoreimportantbecauset
3、heycontainalotimportantnegativeassociationrulesAtthesametime,theexistingalgorithmsofminingassociationrulesarealmostachievedbythesingleminimumsupportbutinfacttheoccurrencefrequenciesoftheeventscorrespondingtoeachattribute
4、areverydifferent,SOtherestrictionofsingleminimumsupportisunableteflecttheobjectiveForthesakeofoffsetingtheshortageofsingleminimumsupport,multipleminimumsupportalgorithmsappearThisarticlebringsforwardthreenewalgorithmsbas
5、edonmultipleminimumsupportalgorithmswhichameliorateandperfecttheoldmultipleminimumsupportalgorithmsThethreenewalgorithmsareMMS_inFSalgorithm,2LMSinFSFSalgorithmandMLMSalgorithmTheMMSinFSalgorithmaddsarestrictionofinfrequ
6、entitemsetsbasedonmultiplesupportsalgorithmwhichmakesitcanminesbothinfrequentitemsetsandfrequentitemsetssimultaneousThe2LMSinFS—FSalgorithmisbasedontwolevelmultiplesupports,itamelioratestheMMS—inFSalgorithmwhichmakesares
7、trictionofinfrequentitemsetsfromsinglesupporttomultiplesupportsItsetstwolevelsupportsforeachitem,oneisusedtestrictinfrequentitemsetsandtheotherisusedtestrictfrequentitemsetsInthiswayitCanrestrictfrequentitemsetsandinfreq
8、uentitemsetsbetterTheMLMSalgorithmisbasedonmultiplelayerminimumsupportswhichsetsdifferentminimumsupportsfordifferentitemsForthenewalgorithms,wecomparedthemwithseveralotheralgorithmmodelsandwedosomeexperimentionstoproveth
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