遺傳模擬退火算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘眾多分析方法的一種，是揭示被隱藏在數(shù)據(jù)之間相互關(guān)系的一種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。近年來由于數(shù)據(jù)挖掘的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫的不斷更新和數(shù)據(jù)量的與日俱增，越來越多的的研究者除了對原有的算法不斷改進(jìn)的同時還在尋找新的方法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，近年來已經(jīng)證實(shí)了遺傳算法、粒子群優(yōu)化和神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)都能夠準(zhǔn)確的，有效的挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，并且適用于各個領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)集問題中。本文提出了遺傳模擬退火算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則在拓展購物籃問題中的應(yīng)用，通過大量課外問卷調(diào)查反饋回來的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中提出很多關(guān)聯(lián)規(guī)則，這其中就包括一些隱含的、暫時沒有被發(fā)現(xiàn)和預(yù)測到的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
　　 本文將模擬退火算法的優(yōu)點(diǎn)融入到遺傳算法的基礎(chǔ)上，避免了算法的局部尋優(yōu)能力弱的缺點(diǎn)，形成了遺傳模擬退火算法。并將該算法應(yīng)用到關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，在設(shè)計(jì)計(jì)算的時候引入了