基于Apriori算法的ICMLC會議數(shù)據(jù)庫挖掘.pdf

1、隨著信息技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)的存儲規(guī)模越來越大，而數(shù)據(jù)挖掘（KDD）作為一種可以從海量數(shù)據(jù)中自動、高效地提取有價值的信息和知識，以有效地支持決策的新技術(shù)，引起了學術(shù)界的極大關(guān)注，并被應(yīng)用到在商業(yè)、金融、農(nóng)業(yè)等多個領(lǐng)域，取得了較好的效果。
　　 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個重要分支，關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的眾多知識類型中最為典型的一種。山于關(guān)聯(lián)艦則形式簡潔、易于解釋和理解并可以有效地捕捉數(shù)據(jù)間的重要關(guān)系，因此從大型數(shù)據(jù)

2、庫中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則問題已成為數(shù)據(jù)挖掘中最成熟、最重要、最活躍的研究內(nèi)容。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法當中最為典型的是由Agrawal于1993年提出的Apriori算法，以后研究人員針對Apriori算法的不足，做了大量的研究工作。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，研究的深入，如何在分布式系統(tǒng)上實現(xiàn)Apriori算法進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘成為研究的熱點問題。
　　 本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論和方法，其次對基于Apriori算法的分布式算法C