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文檔簡介
1、論文首先介紹了國內外關于知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展動態(tài)、數(shù)據(jù)挖掘的基本概念以及數(shù)據(jù)挖掘的結構和模型,然后詳細地介紹了關聯(lián)規(guī)則的概念以及關聯(lián)規(guī)則挖掘的一些算法,針對這些算法中存在的不足,本文提出了Background-based Apriori算法,該算法考慮到了頻繁項目集生成的瓶頸問題以及發(fā)現(xiàn)知識的有趣性問題,引入了模糊集理論和語義關聯(lián)規(guī)則的概念,并利用背景知識對于數(shù)據(jù)庫的數(shù)值屬性進行了合理的非精確語義轉換,使得挖掘出的知識更加具有潛在的
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