基于時(shí)間戳的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，需要處理的數(shù)據(jù)量也與日俱增，怎樣將有價(jià)值的信息從眾多的數(shù)據(jù)中提取出來(lái)是目前很多行業(yè)亟待解決的問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘是從人們事先不知道的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、模糊的、大量的、有噪聲的、不完全的、但是卻具有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。這門(mén)學(xué)科已經(jīng)形成體系，開(kāi)始在日常生活中發(fā)揮出巨大的作用。
　　在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則是一個(gè)重要的研究方向。本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和研究，并提出了一個(gè)基于

2、時(shí)間戳矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。
　　本文的工作主要在以下幾個(gè)方面:
　　(1)簡(jiǎn)要概述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，然后對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義、分類(lèi)、挖掘方法、挖掘步驟等相關(guān)理論作了詳細(xì)介紹。
　　(2)詳細(xì)分析了Apriori算法的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)Apriori算法做了詳盡的闡述，并通過(guò)具體例子詳細(xì)介紹了Apriori算法的一個(gè)改進(jìn)算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)算法在挖掘效率上優(yōu)于Apriori算法。
　　(3)闡述了基于時(shí)間戳的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖

3、掘的基本理論和算法，改進(jìn)了支持度的計(jì)算方式，提高了目標(biāo)項(xiàng)集支持度的值，并通過(guò)把時(shí)間戳和矩陣結(jié)合起來(lái)，提出了基于時(shí)間戳矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該改進(jìn)算法的創(chuàng)新之處在于通過(guò)把時(shí)間戳和矩陣結(jié)合起來(lái)，并且引入權(quán)值，縮小了事務(wù)矩陣的規(guī)模，也解決了傳統(tǒng)挖掘有些感興趣的目標(biāo)項(xiàng)集支持度低的問(wèn)題。通過(guò)實(shí)例分析，基于時(shí)間戳矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法(BTMA)能夠挖掘出基于矩陣的Apriori算法無(wú)法挖掘出的頻繁項(xiàng)集，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在效率上優(yōu)于基于矩陣