關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究和設(shè)計.pdf

1、四川大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究和設(shè)計姓名：馮雯申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：呂光宏20040428四川大學(xué)碩:I:學(xué)位論文(2004)Apriori算法的缺點(diǎn)，是一種不產(chǎn)生頻繁候選集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。然后在此基礎(chǔ)上，根據(jù)作者的理解和研究，總結(jié)出了FPGrowth算法還有些不足，提出基于FPGrowth的新算法。文中給出了新算法的理論依據(jù)，以及整個算法的思路。第四章，編程實(shí)現(xiàn)利用本文提出的新算法來挖掘頻繁集

2、的整個過程，同時實(shí)現(xiàn)了著名的FPGrowth算法，以便兩種算法挖掘同一個測試數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相應(yīng)的測試。其中本文給出了實(shí)現(xiàn)過程中定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和部分核心源代碼，并做了注釋。第五章，主要對本文提出的新算法和FPGrowth算法從存儲空間和運(yùn)行時間以及結(jié)果的最優(yōu)性三個方面進(jìn)行比較，總結(jié)出本文提出的新算法的優(yōu)點(diǎn)。第六章，總結(jié)。提出新算法的不足之處和可以做的一些改進(jìn)，結(jié)束全文。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國外應(yīng)用非常廣泛，但是國內(nèi)在這方面的發(fā)展相對緩慢。作者在