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文檔簡(jiǎn)介
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(jī)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(shí)的過程。它是一個(gè)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(gè)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(zhǎng)
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(zhǎng)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(duì)存儲(chǔ)器中的編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,使數(shù)據(jù)挖掘具備了捕捉時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的能力。優(yōu)點(diǎn)在于數(shù)據(jù)快速變化時(shí)不需要反復(fù)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)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(bǔ)了傳統(tǒng)算法在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方面的不足,但它是借助Apriori算法的改進(jìn)完成的,當(dāng)支持度很低時(shí),有
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