基于遺傳算法的關聯(lián)規(guī)則數據挖掘技術研究.pdf

1、數據挖掘已經在許多行業(yè)的決策支持中起到關鍵的作用。其中，關聯(lián)規(guī)則數據挖掘是數據挖掘中成果頗豐的研究分支，從各種事務數據庫中發(fā)現(xiàn)的關聯(lián)規(guī)則可以幫助許多決策的制定，對關聯(lián)規(guī)則挖掘的研究已經成為數據挖掘領域的一個重要研究方向。
　　 本文在研究數據挖掘、關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的基礎上，分析推導出一條頻繁項集潛在的性質，并應用這條性質對Apriori算法進行了初步改進。從獲取用戶具體挖掘需求的角度出發(fā)，提出了興趣項集、規(guī)則范式的概念，并在這兩

2、個概念的基礎上對Apriori算法再次改進。然后，在綜合這兩個改進算法的基礎上，提出了I_Apriori挖掘算法。隨后，依據遺傳算法具備高效全局優(yōu)化的優(yōu)點，提出了基于遺傳算法的Algorithm_BasedGA挖掘算法。
　　 最后，針對一個具體的關聯(lián)規(guī)則挖掘的應用實例，設計了并實現(xiàn)了挖掘系統(tǒng)，核心挖掘算法分別使用Apriori法、I_Apriori算法、Algorithm_BasedGA算法。結果表明兩種改進的算法的正確性和有