關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在心理分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的成熟應(yīng)用和Internet技術(shù)的迅速發(fā)展，人類(lèi)面臨的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)。當(dāng)前，人們已經(jīng)告別沒(méi)有數(shù)據(jù)可用的年代，轉(zhuǎn)而進(jìn)入如何從海量數(shù)據(jù)中提取出有用知識(shí)的年代。對(duì)這種海量數(shù)據(jù)，不能只應(yīng)用傳統(tǒng)的查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)分析方法，而應(yīng)該挖掘出數(shù)據(jù)更深層的規(guī)律和數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，從而為決策者提供支持。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一個(gè)分支，它根據(jù)給定的支持度和置信度閾值，從事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)各數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，并以關(guān)聯(lián)規(guī)則的形

2、式體現(xiàn)出來(lái)。 本文的主要工作如下： 1．討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生背景、主要任務(wù)與功能、一般挖掘過(guò)程、常用技術(shù)與方法、面臨的困難與挑戰(zhàn)等。 2．討論關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的背景、問(wèn)題描述、一般挖掘步驟、挖掘種類(lèi)、目前挖掘算法存在的問(wèn)題等。 3．討論關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法，包括Apriori算法和SETM算法。 4．針對(duì)經(jīng)典算法采用水平數(shù)據(jù)布局事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)壓縮不足的缺點(diǎn)，提