非頻繁關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究.pdf

1、該論文研究數(shù)據(jù)挖掘的典型理論和一些爭(zhēng)待研究、發(fā)展的課題,并將研究重點(diǎn)放在非頻繁關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘上.簡(jiǎn)單的說(shuō),數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識(shí).數(shù)據(jù)挖掘是計(jì)算機(jī)科學(xué)一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域,出現(xiàn)于80年代后期,從多門學(xué)科發(fā)展起來(lái),這些學(xué)科包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)等.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)重要功能,首先由Agrawal.等在1993年提出,用于發(fā)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)集中項(xiàng)集之間有趣的聯(lián)系或規(guī)則.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在分析零售店中消費(fèi)者的購(gòu)買模式、決

2、策分析和商務(wù)管理方面是有用的.現(xiàn)在,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘已經(jīng)成為理解數(shù)據(jù)的流行工具.論文中介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的典型算法:Apriori算法、FP-G算法和多層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法.論文中還總結(jié)和介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘近幾年的一些重要的研究成果如運(yùn)用多重相似查詢技術(shù)提高數(shù)據(jù)挖掘效率、運(yùn)用Apriori算法挖掘量化關(guān)聯(lián)規(guī)則、基于集體度——置信度框架的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、挖掘互依賴模式等.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘面臨著一些問(wèn)題需要解決,該文研究了如下幾個(gè)問(wèn)題:非頻繁關(guān)聯(lián)規(guī)則挖