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基于数据仓库的关联规则挖掘算法研究

作　者: 乔永生
导　师: 陈立潮
学　校: 中北大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘数据仓库关联规则并行关联规则加权关联规则数值属性关联规则
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

关联规则是数据挖掘中的一个比较活跃的分支,它用于发现数据库或数据仓库中潜在的、对用户感兴趣的信息。本文在分析目前关联规则挖掘算法中存在的不完善之处的基础上,提出了各种改进方法,取得了一定的效果,研究内容主要包括:(1) 引入最优支持度和最优置信度的概念,使得在特定环境下可以挖掘出最需要的关联规则,产生预期的决策效果。(2) 提出了一种改进的关联规则并行挖掘算法,通过减少库扫描次数和减少候选项目集数目来提高算法的效率。新算法具有较好的扩展性。(3) 提出了一种加权关联规则的并行挖掘算法,通过给每个项目赋予不同的权值来标识数据库或数据仓库中项目的不同重要性,使得算法更切合现实,从而发现用户需要的关联规则。(4) 研究了数值属性关联规则的挖掘算法,利用数据本身的特性来划分区间,然后将划分后的区间映射为布尔属性,最后发现用户感兴趣的关联规则。理论分析和仿真实验证明了本文中方法的正确性和有效性。

全文目录

1. 绪论  8-14
  1.1 研究背景和意义  8-11
  1.2 目前研究现状及发展方向  11-12
  1.3 论文研究的意义和所做的主要工作  12-13
  1.4 本文内容安排  13-14
2. 数据仓库  14-21
  2.1 引言  14
  2.2 数据仓库的基本概念  14-17
  2.3 数据仓库设计  17-19
  2.4 分布式数据仓库  19
  2.5 小结  19-21
3. 关联规则的并行挖掘算法  21-36
  3.1 引言  21
  3.2 基本概念  21-22
  3.3 关联规则分类  22-23
  3.4 关联规则的研究现状  23-25
  3.5 关联规则的优化  25-35
    3.5.1 关联规则的形式描述  25-26
    3.5.2 关联规则的优化  26-29
    3.5.3 关联规则的优化并行算法  29-34
    3.5.4 仿真实验  34-35
  3.6 小结  35-36
4. 加权关联规则的并行挖掘算法  36-46
  4.1 引言  36
  4.2 加权关联规则的并行挖掘算法  36-45
    4.2.1 加权关联规则的有关概念  36
    4.2.2 垂直加权关联规则  36-38
    4.2.3 水平加权关联规则  38-40
    4.2.4 水平加权关联规则的并行挖掘算法  40-44
    4.2.5 仿真实验  44-45
  4.3 小结  45-46
5. 数值型关联规则挖掘算法  46-58
  5.1 引言  46-47
  5.2 数值关联规则挖掘算法  47-57
    5.2.1 数值关联规则定义  47-48
    5.2.2 数值关联规则挖掘任务与步骤  48
    5.2.3 数值属性值域的划分方法  48-57
  5.3 小结  57-58
6. 结论与展望  58-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果  65

基于数据仓库的关联规则挖掘算法研究

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