隱私保護的關聯(lián)規(guī)則挖掘在商務智能中的應用研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡貿(mào)易的飛速發(fā)展，越來越多的企業(yè)迫切需要高效、精確、安全地收集分析數(shù)據(jù)，挖掘出潛在的商機，在激烈的現(xiàn)代競爭中出奇制勝。面對大量分布零散、無法集中處理的數(shù)據(jù)信息和企業(yè)對信息集中整合利用的迫切需求，商務智能由此應運而生。
　　 本文分析了商務智能的研究現(xiàn)狀，針對商務智能中的關聯(lián)規(guī)則挖掘技術展開了深入研究，重點研究了多層次的關聯(lián)規(guī)則挖掘和隱私保護的關聯(lián)規(guī)則挖掘，以完善商務智能分析決策的準確性和安全性。本文主要內(nèi)容如下：
　

2、　 (1) 針對商務智能系統(tǒng)的安全性和智能性問題展開深入分析，綜述了商務智能、商務智能的數(shù)據(jù)挖掘技術和商務智能的隱私保護技術的研究現(xiàn)狀。
　　 (2) 介紹了商務智能的相關概念、體系結(jié)構(gòu)、工作流程等，商務智能對于客戶關系管理的作用，分析了商務智能系統(tǒng)的關鍵技術，重點研究了數(shù)據(jù)挖掘的相關理論和技術。
　　 (3) 介紹了關聯(lián)規(guī)則的基本概念、性質(zhì)以及經(jīng)典的Apriori算法，然后重點介紹了正負關聯(lián)規(guī)則和多層關聯(lián)規(guī)則，針對正

3、負關聯(lián)規(guī)則可以挖掘低頻率、強相關規(guī)則，但同時也會產(chǎn)生大量冗余無趣規(guī)則的問題，把多最小支持度和正負關聯(lián)規(guī)則相結(jié)合，提出了基于多最小支持度的正負關聯(lián)規(guī)則方法。通過實例分析和仿真驗證說明了該方法不僅可以得到很多有意義的負關聯(lián)信息，同時剔除了大量無意義的規(guī)則，減少了搜索空間。針對多層關聯(lián)規(guī)則中交叉層規(guī)則挖掘的問題，把粒度和多層關聯(lián)規(guī)則相結(jié)合，給出一個計算簡單的基于粒度的多層關聯(lián)規(guī)則挖掘方法。通過實例分析和仿真驗證說明了該方法不僅可以挖掘低頻的低