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文檔簡介
1、隨著信息技術的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術得到了廣泛的關注。在很多研究領域中,關聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中比較重要和活躍的研究方法之一,對它進行深入研究不僅有重要的理論意義,而且有著重要的應用價值。關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘最早于1993年由Agrawal等人提出,最初是針對購物籃分析問題提出的,以分析事務數(shù)據(jù)庫中項與項之間聯(lián)系為目標,后來的研究者們對問題原型進行多方面的改進和擴充。目前,關聯(lián)規(guī)則挖掘技術已經(jīng)被應用到商業(yè)、電信、金融、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等領域,并取得了
2、良好的效果。
本文的主要工作是:
1、在對模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘問題研究和總結的基礎上,對現(xiàn)有的關聯(lián)規(guī)則挖掘模型進行了分類,深入地分析和探討了一些典型的模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘模型。并指出了模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘問題存在的不足之處。
2、針對模糊關聯(lián)規(guī)則數(shù)量問題,提出了一種新的支持度定義形式(引入調(diào)控因子α),建立了規(guī)則興趣性度量框架,構造了一個新的模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘模型。
3、結合布爾型關聯(lián)規(guī)則的生成
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