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关联规则挖掘算法AprioriTid算法的改善与研究

作　者: 安娜
导　师: 吴晓丹
学　校: 河北工业大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 数据挖掘关联规则 AprioriTid改进算法数据预处理
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 31次
引　用: 1次
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内容摘要

关联规则挖掘技术是数据挖掘领域应用最为广泛的技术之一,本文对关联规则挖掘算法——AprioriTid算法进行分析,总结出了目前关联规则AprioriTid算法存在的候选Tid表庞大和存储大量无意义频繁项目集两个主要瓶颈问题。本文针对上面的两个瓶颈问题提出了一种基于事务压缩、项目压缩,同时可有效修剪中间产生的频繁项目集的改进方法。通过使用UCI标准测试集——Mushroom测试集对其进行了多方面的性能测试和比较,由固定置信度下的不同支持度进行测试可知改进后的算法较原算法在时间效率上提升了20%-40%,极大的改善了算法的性能。最后,文章将改进后的算法用在了高校成绩数据库中,通过对高校成绩数据的分析与异常规则的提取,为高校课程制定提出了一些合理化建议。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-13
  §1-1 研究背景及意义  8-9
  §1-2 关联规则国内外研究现状  9-10
    1-2-1 国外研究现状  9-10
    1-2-2 国内研究现状  10
  §1-3 论文研究思路  10-11
  §1-4 论文整体结构  11-13
第二章关联规则相关论述  13-22
  §2-1 相关概念和理论介绍  13-16
  §2-2 关联规则挖掘过程  16-20
  §2-3 关联规则后处理  20
  §2-4 关联规则主要应用领域  20-21
  §2-5 本章小结  21-22
第三章关联规则 AprioriTid 算法及改进  22-31
  §3-1 AprioriTid 算法分析  22-24
    3-1-1 频繁项目集的产生  22-24
    3-1-2 规则的产生  24
  §3-2 目前基于AprioriTid 的改进算法  24-25
  §3-3 一种新的AprioriTid 改进算法  25-30
    3-3-1 算法改进理论及证明  25
    3-3-2 算法的逻辑设计及分析  25-30
  §3-4 本章小结  30-31
第四章算法性能比较  31-41
  §4-1 实验数据描述  31-33
  §4-2 实验设计  33-34
    4-2-1 实验设计方案  33
    4-2-2 实验数据预处理  33-34
  §4-3 实验平台  34-35
  §4-4 实验结果比较  35-40
    4-4-1 AprioriTid 算法改进前后性能比较  35-39
    4-4-2 改进后算法存在的缺点  39-40
  §4-5 本章小结  40-41
第五章 AprioriTid 改进算法在高校课程规划中的应用  41-51
  §5-1 实验数据描述  41-42
  §5-2 实验设计  42-45
    5-2-1 实验方案设计  42
    5-2-2 实验数据预处理  42-45
  §5-3 实验结果分析  45-49
    5-3-1 算法正确性验证  45-46
    5-3-2 规则提取结果分析  46-49
  §5-4 本章小结  49-51
第六章结论  51-52
  §6-1 本文总结  51
  §6-2 不足与展望  51-52
参考文献  52-55
附录  55-57
致谢  57

关联规则挖掘算法AprioriTid算法的改善与研究

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