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文檔簡介
1、關(guān)聯(lián)規(guī)則是最常見的知識表示方法之一,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)應(yīng)用于檔案管理信息系統(tǒng)中可以發(fā)現(xiàn)檔案利用者使用檔案的規(guī)律,以便提供主動(dòng)服務(wù),保護(hù)檔案實(shí)體安全;發(fā)現(xiàn)師資隊(duì)伍的學(xué)緣結(jié)構(gòu)、年齡結(jié)構(gòu)、職稱結(jié)構(gòu)是否合理及人才流動(dòng)原因等,為領(lǐng)導(dǎo)部門制定相關(guān)管理政策提供輔助支持,從而極大地提升我國檔案信息化管理工作的層次和效率。但目前存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,或需多次掃描數(shù)據(jù)庫,或產(chǎn)生的候選項(xiàng)集數(shù)量巨大,或沒有考慮事務(wù)間的相關(guān)性,而這些相關(guān)性在檔案數(shù)據(jù)庫中是普遍存在的
2、,因此,這些算法應(yīng)用于檔案數(shù)據(jù)挖掘效率較低。如何改進(jìn)現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,從而可以在檔案管理信息系統(tǒng)中推廣應(yīng)用成為目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。 為此,本文提出了基于等價(jià)類的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘矩陣算法(Association MiningMatrix algorithm based on Equivalence Class,以下簡稱EC-AMMA算法),該算法用數(shù)據(jù)矩陣存儲(chǔ)事務(wù)集,只需掃描數(shù)據(jù)庫一次,采用等價(jià)類劃分來約簡事務(wù)集,并且運(yùn)算過程中
3、不產(chǎn)生候選項(xiàng)集。由于最大頻繁項(xiàng)集隱含了所有的頻繁項(xiàng)集,所以EC-AMMA算法通過求取最大頻繁項(xiàng)集來挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則,算法把掃描數(shù)據(jù)庫得到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成布爾數(shù)據(jù)后,用布爾數(shù)據(jù)矩陣存貯,矩陣的行表示事務(wù),列表示事務(wù)中可能出現(xiàn)的項(xiàng)目,算法充分考慮到事務(wù)之間的相關(guān)性,采用等價(jià)劃分的思想,對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行等價(jià)類劃分,然后利用矩陣中各行的等價(jià)關(guān)系和頻繁項(xiàng)集性質(zhì)對數(shù)據(jù)矩陣從行和列兩個(gè)方向進(jìn)行約簡,最后對約簡后的數(shù)據(jù)矩陣自左向右掃描,利用本文提出的項(xiàng)目相似度在
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