關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的發(fā)展，各行業(yè)的數(shù)據(jù)量都在迅猛增加。在高速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法之間矛盾的刺激下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生了。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫中各類商品之間的隱含的內(nèi)在聯(lián)系。但經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法存在著缺陷，不能滿足現(xiàn)今大數(shù)據(jù)挖掘的需求，所以對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的研究與改進(jìn)具有十分重大的意義。而今隨著語音技術(shù)的廣泛應(yīng)用，針對(duì)語音數(shù)據(jù)方面的挖掘還沒有展開。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在語音數(shù)據(jù)上的應(yīng)用是迫切的而且有必要的。

2、r>　　本文以經(jīng)典的Apriori算法作為研究重點(diǎn)，在分析與研究了基于布爾矩陣的Apriori算法基礎(chǔ)上，針對(duì)此算法在時(shí)間開銷與空間開銷兩方面的不足，提出了一種改進(jìn)算法——PMApriori算法。新算法充分利用矩陣的存儲(chǔ)與運(yùn)算特性，僅掃描數(shù)據(jù)庫一次，不需要生成候選集，有效地提高算法的運(yùn)算效率;在算法執(zhí)行過程不斷對(duì)存儲(chǔ)矩陣進(jìn)行修剪壓縮，節(jié)省了內(nèi)存空間和掃描矩陣的時(shí)間。最后，通過算法示例、算法特性分析以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證來證明算法具有優(yōu)越的時(shí)間特性