一種改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘(DM,Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用信息和知識的過程。它是一個涉及多學(xué)科領(lǐng)域的新興學(xué)科，并隨著這些學(xué)科的發(fā)展而不斷發(fā)展。關(guān)聯(lián)規(guī)則作為數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的研究分支，其主要的研究目的是從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有趣的、屬性間存在的規(guī)律。
　　本文分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則原理及傳統(tǒng)的挖掘算法。借鑒傳統(tǒng)的各類挖掘算法，提出了一種基于行程長

2、度編碼技術(shù)的挖掘算法。并使其應(yīng)用在關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘中。
　　本文通過構(gòu)建行程長度編碼，將訪問數(shù)據(jù)編碼成少量的數(shù)據(jù)，然后直接對存儲器中的編碼數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，使數(shù)據(jù)挖掘具備了捕捉時態(tài)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的能力。優(yōu)點在于數(shù)據(jù)快速變化時不需要反復(fù)讀取數(shù)據(jù)庫信息，而且能快速更新數(shù)據(jù)，從而提高算法的執(zhí)行速度，提升處理效能。
　　本文研究的算法彌補了傳統(tǒng)算法在實時數(shù)據(jù)處理方面的不足，但它是借助Apriori算法的改進完成的，當(dāng)支持度很低時，有