多最小支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究.pdf

1、與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)、查詢方法相比，數(shù)據(jù)挖掘是人工智能、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及管理信息系統(tǒng)等形成的交叉學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)新興的邊緣學(xué)科，其應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，并且具有良好的應(yīng)用前景。 本文概述了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，尤其對(duì)多最小支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進(jìn)行了深入研究分析，主要包括以下內(nèi)容： 關(guān)聯(lián)規(guī)則研究分析。概述了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念，分類討論了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并分析了其中幾種典型算法；對(duì)多最小支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論、挖掘算

2、法和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了研究分析。 針對(duì)多最小支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，本文提出了一種多項(xiàng)目支持樹(shù)(MIS-tree)結(jié)構(gòu)模型，它能夠儲(chǔ)存關(guān)于頻繁模式的關(guān)鍵信息。同時(shí)提出了一種基于MIS-tree的多最小支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，即CFP-growth算法，用以挖掘所有的頻繁項(xiàng)集。 針對(duì)多最小支持度設(shè)置難的問(wèn)題，本文提出了一種保持MIS-tree結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定算法，該算法不需要再次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，只需要不斷的運(yùn)行挖掘算法來(lái)調(diào)整支持度，以便對(duì)所