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1、數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn),其中的關(guān)聯(lián)分析是一種重要方法。
像大多數(shù)行業(yè)一樣,供熱企業(yè)也存儲(chǔ)了大量的數(shù)據(jù)。面對(duì)這些紛繁復(fù)雜的供熱數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的分析手段無法應(yīng)付,難以得到統(tǒng)一的規(guī)律。以往在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中只能提供簡(jiǎn)單的查詢和報(bào)表生成功能,只能獲得數(shù)據(jù)表層的信息,不能獲得數(shù)據(jù)屬性的內(nèi)在隱藏信息,造成資源的浪費(fèi),因此怎樣合理的利用這些數(shù)據(jù)成為了一個(gè)重要的信息資源管理問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為解決這一問題提供了有效途徑。
2、> 本文根據(jù)國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究情況,作了比較全面的綜述,并深入分析關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用研究情況。通過相關(guān)的研究、試驗(yàn)和分析,表明該方法具有一定的適用性。
研究過程中,以供熱數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,在已有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(AssociationRule Mining)研究理論基礎(chǔ)上,構(gòu)建多維關(guān)聯(lián)規(guī)則模型,在傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法Apriori基礎(chǔ)上,綜合考慮多維關(guān)聯(lián)分析算法,實(shí)現(xiàn)了多維的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。論文的主要研究工作如下:
3、 第一,介紹了論文的研究背景及研究意義,國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),介紹了數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念,關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類、度量及常用的經(jīng)典算法。
第二,詳細(xì)闡述了供熱數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建過程,該項(xiàng)研究?jī)?nèi)容包括業(yè)務(wù)需求分析、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)預(yù)處理,為后續(xù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究的奠定基礎(chǔ)。
第三,詳細(xì)闡述了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的實(shí)現(xiàn)過程,該論文在現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合多維分析方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)供
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