基于Apriori算法的增量式關(guān)聯(lián)規(guī)則控制研究.pdf

1、近年來(lái)，信息技術(shù)已逐漸應(yīng)用到社會(huì)生產(chǎn)及服務(wù)的各個(gè)方面，隨之涌現(xiàn)出海量且不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。如何從海量，尤其是動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)中挖掘出其蘊(yùn)含的規(guī)律，輔助決策，并使數(shù)據(jù)與信息技術(shù)相輔相成，共同推進(jìn)和完善，成為時(shí)下研究的熱點(diǎn)。對(duì)此，諸多研究人員從不同角度展開(kāi)了深入研究，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘成為重要領(lǐng)域之一，這些研究為該領(lǐng)域打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本文通過(guò)分析關(guān)聯(lián)規(guī)則研究領(lǐng)域存在的缺陷，針對(duì)不斷增長(zhǎng)變化的數(shù)據(jù)集及用戶需求，從基礎(chǔ)算法的改進(jìn)開(kāi)始，對(duì)增量式關(guān)聯(lián)規(guī)則更新

2、進(jìn)行研究。
　　首先分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典Apriori算法及相關(guān)改進(jìn)算法的缺陷，運(yùn)用集合運(yùn)算思想進(jìn)行優(yōu)化，提出了一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法即TSApriori算法，將頻繁項(xiàng)集及其對(duì)應(yīng)的事務(wù)分別用集合表示和運(yùn)算，為后文關(guān)聯(lián)規(guī)則增量式更新提供理論與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對(duì)產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)集，通過(guò)構(gòu)建頻繁項(xiàng)集樹(shù)，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，在構(gòu)建過(guò)程中，引入相關(guān)度的概念，對(duì)備選規(guī)則進(jìn)行驗(yàn)證，保證生成規(guī)則的精度和關(guān)聯(lián)性。其次，基于TSApriori算法，結(jié)合FUP算

3、法及IUA算法思想，提出了關(guān)聯(lián)規(guī)則增量式更新算法IUTS算法，以適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集及變化的參數(shù)閾值。最后，以大連市公安局系統(tǒng)的行政及刑事案件數(shù)據(jù)為例，對(duì)本文提出的頻繁項(xiàng)集挖掘算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則生成算法以及增量式更新算法進(jìn)行了驗(yàn)證和應(yīng)用。
　　本文提出的TSApriori算法只需掃描一遍數(shù)據(jù)庫(kù)，且優(yōu)化了連接操作，執(zhí)行過(guò)程中不會(huì)產(chǎn)生候選K項(xiàng)集，提高了頻繁項(xiàng)集挖掘的效率。通過(guò)構(gòu)建頻繁項(xiàng)集樹(shù)優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成，有效的降低了冗余和虛假規(guī)則的生