一種關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、該文對(duì)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行了研究,對(duì)經(jīng)典的頻繁項(xiàng)集計(jì)數(shù)算法進(jìn)行了改進(jìn),提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的效率,并應(yīng)用改進(jìn)算法對(duì)稅收數(shù)據(jù)信息庫(kù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)性挖掘分析.主要包括:首先,對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法研究進(jìn)行了回顧,簡(jiǎn)要討論了經(jīng)典算法及其優(yōu)化算法的特點(diǎn),分析了經(jīng)典算法的不足.第二,設(shè)計(jì)一種新的頻繁項(xiàng)目集生成算法TPPC,對(duì)候選項(xiàng)集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和候選項(xiàng)集支持度計(jì)算方法進(jìn)行了研究改進(jìn).TPPC主要采用了事務(wù)數(shù)據(jù)集、侯選項(xiàng)集的三次剪枝和侯選項(xiàng)

2、集的分區(qū)搜索計(jì)算技術(shù).K剪枝和K+1剪枝基于以下性質(zhì):事務(wù)t包含一個(gè)K階頻繁項(xiàng)目集I,則I的的所有(k-1)階子項(xiàng)目集都是K-1階頻繁項(xiàng)目集;事務(wù)t'包含一個(gè)頻繁(K+1)項(xiàng)集I的必要條件是I的所有K階子項(xiàng)集屬于L<,k>.在第K輪迭代產(chǎn)生一個(gè)剪枝的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D<,k+1>,使每輪迭代使用的事務(wù)數(shù)據(jù)集能包含事務(wù)減少,事務(wù)平均長(zhǎng)度也不斷減小,從而減少事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描開銷.TPPC在頻繁項(xiàng)目集計(jì)數(shù)算法上的改進(jìn):利用兩個(gè)一維數(shù)組,建立一種可快

3、速搜索定位的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),將侯選項(xiàng)集序列劃分為若干連續(xù)的分區(qū),形成侯選項(xiàng)集的若干不相交的子集,將搜索和計(jì)數(shù)限定在相應(yīng)的區(qū)間范圍,從而提高頻繁項(xiàng)集搜索和計(jì)數(shù)的效率.通過(guò)在多個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上與Apriori算法的對(duì)比測(cè)試,其中包括運(yùn)行時(shí)間、最大占用內(nèi)存情況、事務(wù)數(shù)據(jù)集剪枝情況等,表明頻繁項(xiàng)目集生成效率得到大幅提高,TPPC相對(duì)Apriori可提高運(yùn)行速度10倍以上.該文還對(duì)TPPC算法的時(shí)間復(fù)雜性和數(shù)據(jù)集掃描次數(shù)進(jìn)行了分析.第三,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)