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动态关联规则的研究

作　者: 陈波
导　师: 郑彦
学　校: 南京邮电大学
专　业: 计算机技术
关键词: 数据挖掘数据入库与数据合并关联分析动态关联规则行为分析
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 30次
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内容摘要

随着我们收集和存储各种不同数据集的能力持续增加,对于理解和使用这些大数据的先进技术的需求也在不断增长。数据挖掘技术能为我们解决这种需求。而关联分析是其中最常用的方法。一般关联规则挖掘理论中,都是在确定的数据集上进行研究,被发现的规则也是静止的。本文在行为分析过程中对关联规则的动态变化进行研究。本文是针对网络数据进行行为分析,数据量很大,所以在数据预处理时,需要对数据库效率进行考虑。而行为分析中每条关联规则的支持度很小,在评价关联规则的时候就以关联规则的置信度为评价标准。由于数据仓库需要经常更新,已经发现的关联规则的置信度将会随着数据仓库的变化而变化。本文在描述关联规则变化中,引入了支持度计数和置信度计数等评价指标。本文的主要工作是对传统数据入库和合并与Oracle一些特性进行了效率比较,并改进了传统评价关联规则的方法,同时当数据集动态变化时,给出了挖掘动态关联规则的方法。

全文目录

中文摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-15
  1.1 引言  8-11
    1.1.1 课题来源及选题的依据  8-9
    1.1.2 数据挖掘技术发展背景及历史  9-10
    1.1.3 数据挖掘的概念与作用  10
    1.1.4 数据挖掘方法与分类  10-11
  1.2 关联规则挖掘  11
  1.3 关联规则研究现状  11-14
    1.3.1 概念问题  12-13
    1.3.2 实现问题  13-14
    1.3.3 应用问题  14
  1.4 本文主要内容  14-15
第二章数据库优化  15-26
  2.1 引言  15-16
  2.2 外部表  16-20
    2.2.1 外部表概述  16
    2.2.2 数据访问驱动  16-17
    2.2.3 使用外部表进行数据加载  17
    2.2.4 外部表的并行访问  17
    2.2.5 外部表管理  17-18
    2.2.6 外部表的实例  18-20
  2.3 Merge into 详细介绍  20
  2.4 实验分析与讨论  20-25
    2.4.1 实验环境  20
    2.4.2 实验设计及效率评估  20-25
  2.5 小结  25-26
第三章关联分析的基本概念  26-44
  3.1 引言  26-27
  3.2 关联规则的基本概念  27-28
  3.3 关联规则发现  28-40
    3.3.1 频繁项集产生  29-30
    3.3.2 先验原理  30-32
    3.3.3 Apriori 算法的频繁项集产生  32-35
    3.3.4 候选项集的产生与剪枝  35-38
    3.3.5 支持度计数  38-40
  3.4 规则产生  40-43
    3.4.1 基于置信度的剪枝  40
    3.4.2 Apriori 算法中规则的产生  40-43
  3.6 小结  43-44
第四章动态关联规则  44-53
  4.1 引言  44
  4.2 相关研究  44-48
    4.2.1 序列模式  44-46
    4.2.2 非频繁模式  46-48
  4.3 动态关联规则的定义和相关问题的讨论  48-51
    4.3.1 动态关联规则的定义  48-50
    4.3.2 动态关联规则与普通关联规则的比较  50
    4.3.3 实例说明  50-51
  4.4 小结  51-53
第五章动态关联规则在行为分析中的应用  53-57
  5.1 引言  53
  5.2 行为分析系统结构介绍  53-54
  5.3 实验  54-57
第六章结束语  57-58
  6.1 论文总结  57
  6.2 展望  57-58
致谢  58-59
图表清单  59-61
参考文献  61-65

动态关联规则的研究

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