關聯(lián)規(guī)則挖掘相關算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術是近年來數(shù)據(jù)庫和人工智能等領域研究的熱點課題，它引起了科學界和產業(yè)界的廣泛關注。在數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)展繁榮的大背景下，關聯(lián)規(guī)則技術得到了蓬勃發(fā)展，并正朝更為廣泛而深入的方向繼續(xù)發(fā)展。 關聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領域的一個重要研究分支，它的任務是發(fā)現(xiàn)所有滿足支持度閾值和置信度閾值的強關聯(lián)規(guī)則。近年來，關聯(lián)規(guī)則挖掘研究已經成為數(shù)據(jù)挖掘中的一個熱點，并被廣泛應用于市場營銷、事務分析等應用領域。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法是關聯(lián)規(guī)則挖掘研究的

2、主要內容，迄今為止已提出了許多高效的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。 本文對關聯(lián)規(guī)則挖掘進行了系統(tǒng)的分析與研究，并在已有研究的基礎上提出了兩個改進算法。論文的主要工作如下： (1)對關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論進行了總體研究，包括關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念、分類、挖掘過程、改善關聯(lián)規(guī)則挖掘質量的主要策略等，并在此基礎上分析了關聯(lián)規(guī)則的擴充問題，從而指出關聯(lián)規(guī)則挖掘的研究方向。 (2)對關聯(lián)規(guī)則經典算法Aoriori作了全面的分析，指出了

3、挖掘中的關鍵步驟并提出算法的不足，并分析總結了二進制算法和矩陣算法的相關研究，提出了一種基于頻繁項集矩陣的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法不需要生成頻繁候選項集，并且只需要掃描事務數(shù)據(jù)庫一次，采用頻繁項集矩陣存儲事務數(shù)據(jù)并對其約簡，占用的存儲空間也少得多。理論分析和測試實驗證明了新算法在性能上的優(yōu)越性。 (3)研究并分析了頻繁模式增長算法FP-growth，結合用戶訪問模式的特點，提出了一種新的用戶訪問模式挖掘算法AP-mining。該