多維負關聯(lián)規(guī)則挖掘的關鍵技術.pdf

1、近年來，在多維關聯(lián)規(guī)則中，主要是研究關聯(lián)規(guī)則的正規(guī)則問題。對于多維負關聯(lián)規(guī)則的研究相對較少。這種情況存在下，多維負關聯(lián)規(guī)則的挖掘算法就顯得尤為重要。
　　 雖然已經奠定了較成熟的(負)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的理論基礎，而是對于多維負關聯(lián)規(guī)則挖掘尚未查到國內外有關這方面的研究成果及相關文獻。我們所做的工作就是對多維正負關聯(lián)規(guī)則算法設計，和構建一個面向具體領域多維正負關聯(lián)規(guī)則挖掘測試算法系統(tǒng)，并對大學計算機等級報名數據庫進行關聯(lián)分析來測試

2、算法的可行性。我們在多維正負關聯(lián)規(guī)則挖掘的規(guī)則，可以發(fā)現有一些是我們不感興趣的規(guī)則會產生，所以，在支持度—置信度框架下，第三個參數刪除冗余規(guī)則被引入。
　　 本文的研究工作對進一步進行多維關聯(lián)規(guī)則的研究提供了理論依據和應用依據。多維正負關聯(lián)規(guī)則的挖掘算法(B-ai)提出,并將算法用程序實現。我們同時對正和負的規(guī)則挖掘，首先，需要多維數據導入到該程序，多維數據是先被數字化處理過的，然后，將最小支持度和最小置信度引入，使用算法將多維