數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及應(yīng)用的研究.pdf

1、如今，人們把握數(shù)據(jù)的能力在不斷提升。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，人們更加關(guān)注的是隱藏在數(shù)據(jù)背后的重要信息，而非數(shù)據(jù)本身。數(shù)據(jù)挖掘滿(mǎn)足了我們的需求，它是幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中重要知識(shí)的有利工具。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，挖掘出大型事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)不同領(lǐng)域?qū)嶋H問(wèn)題的解決起著非常重要的作用。
　　 本論文主要研究關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及其應(yīng)用。首先，論文系統(tǒng)地闡述了數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則中的相關(guān)理論知識(shí)，為研究?jī)?nèi)容的全面展開(kāi)打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。其次，

2、論文通過(guò)指出經(jīng)典的挖掘頻繁項(xiàng)目集算法Apriori算法的性能瓶頸問(wèn)題，即多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)以及可能會(huì)產(chǎn)生龐大的候選集，為新算法的研究找到入口。因此，本論文對(duì)Apriori算法做了如下改進(jìn)：首先從數(shù)據(jù)庫(kù)布爾矩陣的角度來(lái)生成L1和L2，打破了Apriori算法生成Lk的固有模式；然后在證明結(jié)論“Lk_1生成Ck的連接步可用Lk-1∞L1來(lái)代替Lk-1∞Lk-1”成立的基礎(chǔ)上，再來(lái)改進(jìn)k-候選集的集合Ck(k≥3)的生成算法。
　　 所以

3、，綜合上述工作本論文提出了Apriori算法的改進(jìn)算法BMSL_Apriori算法(Boolean Matrix Simplified Linked_Apriori算法)。首先通過(guò)對(duì)BMSL_Apriori算法的理論性分析，我們可以得知該算法不僅能夠減少數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描次數(shù)以及一定程度上避免龐大候選集的產(chǎn)生，而且還能夠降低算法的時(shí)間與空間開(kāi)銷(xiāo)。然后，我們又通過(guò)具體的實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明了BMSL_Apriori算法的效率確實(shí)優(yōu)于Apriori算法