基于小生境遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究.pdf

1、近年來(lái)，面對(duì)信息時(shí)代海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，如何有效地利用海量的原始數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀指導(dǎo)決策，已經(jīng)成為人類面臨的一大挑戰(zhàn)。由此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并得以迅猛發(fā)展。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的重要模式之一，作為分析數(shù)據(jù)間隱含的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系的有力工具，有著極其重要的應(yīng)用價(jià)值。本文根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的要求與特點(diǎn)，引入小生境遺傳算法，提出了一種基于小生境遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘框架，并通過(guò)系統(tǒng)實(shí)例分析，驗(yàn)證了此方法的可行性。
　　 本文首先介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)

2、則技術(shù)和遺傳算法的研究現(xiàn)狀以及傳統(tǒng)算法的不足，簡(jiǎn)述了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，在深入分析關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)和傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于小生境遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘框架，并詳細(xì)闡述了該框架中的各個(gè)組成部分的功能以及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的過(guò)程。
　　 本文重點(diǎn)研究了基于小生境遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘框架所采用的兩個(gè)關(guān)鍵挖掘算法。在深入分析傳統(tǒng)Apriori算法不足的基礎(chǔ)上，提出了一種Matrix_Apriori算法，該算法可以優(yōu)先挖掘出頻繁

3、大項(xiàng)集，大大縮減了系統(tǒng)挖掘占用的空間和時(shí)間。為了保持算法后期挖掘效率的穩(wěn)定性，提出了一種小生境遺傳算法進(jìn)一步對(duì)非頻繁大項(xiàng)集進(jìn)行挖掘，小生境遺傳算法并行性高，可以挖掘到全局最優(yōu)解?；谛∩尺z傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘框架，有效整合了以上兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，大幅度提高了系統(tǒng)挖掘的效率。
　　 本文的研究成果初步應(yīng)用于某高校外聘教師管理系統(tǒng)信息的數(shù)據(jù)挖掘之中，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)挖掘結(jié)果進(jìn)行分析，表明本文提出的方法可以有效提高系統(tǒng)挖掘結(jié)果的查全率和查準(zhǔn)