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1、數(shù)據(jù)采掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究涉及統(tǒng)計學、人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等諸多的領(lǐng)域.該文著重對其中較為重要的關(guān)聯(lián)規(guī)則采掘問題進行了研究，特別對關(guān)聯(lián)規(guī)則采掘的算法進行了深入的探討，對關(guān)聯(lián)規(guī)則采掘問題的提出、解決進行了詳細的描述.深刻剖析了典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則采掘算法Apriori及其變形算法AprioriTid的實現(xiàn)方式、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、內(nèi)存的使用等重要因素.圍繞關(guān)聯(lián)規(guī)則采掘中影響采掘效率的幾個關(guān)鍵問題對算法進行了改進，有效地減少了采用層次算法進行關(guān)聯(lián)規(guī)則
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