基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的快速發(fā)展，全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量急驟上升，激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多潛在的信息，然而，缺乏了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次分析的技術(shù)，導(dǎo)致了“數(shù)據(jù)豐富但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，其應(yīng)用極為廣泛。最初的關(guān)聯(lián)挖掘僅限于事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，近年來(lái)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已得到了廣泛的應(yīng)用，研究在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的技術(shù)具有廣闊的發(fā)展前景。 目前在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的常用方

2、法是：先將關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換為事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的量化屬性轉(zhuǎn)換為布爾屬性，再利用布爾型關(guān)聯(lián)挖掘算法進(jìn)行挖掘，該方法以較為成熟的布爾型關(guān)聯(lián)挖掘算法為基礎(chǔ)，是較好的解決方案。但現(xiàn)有的方法中大多在轉(zhuǎn)換后直接將經(jīng)典的Apriori算法或其變形應(yīng)用其中，忽略了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則的自身特點(diǎn)，從而影響了挖掘效率。 基于以上背景，文章深入分析了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的特點(diǎn)，并在Apriori算法思想的基礎(chǔ)上，給出了一種基于內(nèi)存的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖

3、掘新算法。該算法克服了經(jīng)典Apriori算法不支持多維關(guān)聯(lián)約束，將多維約束應(yīng)用于“剪枝”中，降低了候選項(xiàng)集的個(gè)數(shù)：而且僅需一次數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，克服了經(jīng)典Apriori算法多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)所造成的I/O開銷。作為應(yīng)用事例，算法應(yīng)用于安徽科技學(xué)院《學(xué)生體質(zhì)健康標(biāo)準(zhǔn)》數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘，結(jié)果顯示它具有快速、有效、易開發(fā)等優(yōu)點(diǎn)。 數(shù)據(jù)挖掘總是在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行，文章就如何將新算法應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘進(jìn)行了較深入的探討，并給出了基于劃分思想的應(yīng)用策略