基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘理論研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著信息化進(jìn)程不斷加快，數(shù)據(jù)資源日益豐富，信息已經(jīng)成為世界上最有價(jià)值的商品。如何從大量的數(shù)據(jù)中找出對決策有用的信息支持決策已成為當(dāng)務(wù)之急。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)，使人們有能力認(rèn)識已有數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)涵在數(shù)據(jù)海洋中的信息和知識。正是由于這樣的重要性，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是目前數(shù)據(jù)庫和信息決策領(lǐng)域前沿研究方向之一。 挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要問題之一，但大多數(shù)算法沒有對群體的特征與行為的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘需求給予足夠的滿足。本文基于多

2、維關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，提出了基于維約束和哈希技術(shù)的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——CPH(CountofcandidatesandPrunetransactionsbasedonHashing)；通過考察屬性的相關(guān)性，提出了對相反屬性項(xiàng)集關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的算法—AOAA(AssociationrulesofoppositeAttributeAggregates)，并將它們應(yīng)用于大型開放型實(shí)驗(yàn)室綜合管理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。 論文分為七章，重點(diǎn)是對關(guān)聯(lián)規(guī)則

3、挖掘算法的研究、基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘改進(jìn)算法的設(shè)計(jì)以及在大型開放型實(shí)驗(yàn)室綜合管理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的應(yīng)用。論文研究的主要問題及相關(guān)成果如下： ◆對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，對多種數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)進(jìn)行了分析比較，并對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘經(jīng)典算法及其改進(jìn)算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究。 ◆根據(jù)對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的分析，提出了CPH算法和AOAA算法。其中，CPH算法采用維搜索技術(shù)、哈希技術(shù)和事務(wù)壓縮技術(shù)，減少了算法掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)，提高了多維頻