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《北京邮电大学》 2006年
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多维关联规则算法设计

喻昌祺  
【摘要】:数据挖掘,也称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程,而关联规则是其6种模式中的一种。从购物篮分析到电信、银行业等海量数据的分析处理,关联规则已经在商业领域得到了广泛的实际应用,其中,寻找挖掘海量客户数据中的多维关联规则更是潜力无穷。 传统的Apriori算法是基于单维数据库,寻找布尔关联规则的常见算法,但其效率较低,使用范围有限的缺点同样明显,同时对于寻找多维关联规则并不适用。本文在原有Apriori算法的基础上,自主设计了一种计数器算法,通过对目标数据库对象的自主计数,有效地找到了一条寻找多维关联规则的方法,为多维数据库的关联规则挖掘提供了更多的技术支持。 计数器算法除了打破了原有Apriori算法不适用于寻找多维关联规则的缺陷之外,最大的优势在于在寻找多维关联规则的全过程中,只需要扫描一次目标数据库,这大大节省了对系统的负担,尤其是在对海量数据或远程数据库进行关联规则挖掘的时候,提高了整个算法的运行效率。 文章还通过自主编译的计算机程序,利用真实的电信企业用户数据,成功地寻找并输出了多维关联规则,实现了计数器算法的实际应用。
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP311.13

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【引证文献】
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1 童建飞;数据挖掘在电信移动客户行为分析中的应用研究[D];南昌大学;2010年
2 陈思敏;适用于零售数据量化关联规则挖掘算法研究[D];广东工业大学;2011年
3 王晓敏;基于微粒群算法的关联规则挖掘方法及应用[D];山东师范大学;2010年
【同被引文献】
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2 李时;;基于模糊概念的可疑金融交易量化关联规则研究[J];当代经济科学;2007年02期
3 翁春荣;;Microsoft关联规则算法解决电子商务中交叉销售的商业问题[J];福建电脑;2010年09期
4 顿毅杰;;数据挖掘中关联规则的频繁项集研究及算法设计[J];硅谷;2010年05期
5 闫允一;郭宝龙;;Two image denoising approaches based on wavelet neural network and particle swarm optimization[J];Chinese Optics Letters;2007年02期
6 余绍黔;;连锁超市经营决策支持系统设计[J];湖南商学院学报;2008年03期
7 曾建潮,崔志华;一种保证全局收敛的PSO算法[J];计算机研究与发展;2004年08期
8 孙华,杜友福,李克清;数据库中一种挖掘数值属性关联规则的方法[J];江汉石油学院学报;2003年S1期
9 孙建勋,陈绵云,张曙红;用模糊方法挖掘量化关联规则[J];计算机工程与应用;2003年18期
10 高飞;谢维信;;多概念层次的数值关联规则挖掘[J];计算机科学;2001年06期
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3 陈金波;面向电信CRM的数据挖掘应用研究[D];东南大学;2006年
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5 许威;支持数据仓库国际化的ETL技术中若干关键问题研究和实践[D];厦门大学;2007年
6 马猛;面向生物数据的关联规则挖掘算法及其应用研究[D];中国科学技术大学;2008年
7 常建龙;数据流聚类及电信数据流管理[D];复旦大学;2008年
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1 闫禹;多维关联规则数据挖掘研究及其在学生信息系统中的应用[D];沈阳工业大学;2003年
2 汤亚玲;基于遗传算法的Web关联规则挖掘的研究与设计[D];苏州大学;2004年
3 延丽平;基于微粒群算法生成分类规则[D];中北大学;2006年
4 孙晓霞;聚类分析在客户细分领域的应用研究[D];西北大学;2006年
5 贾桂霞;数据挖掘中关联规则及应用的研究[D];兰州理工大学;2006年
6 屠莉;蚁群优化算法在数据挖掘中的应用研究[D];扬州大学;2006年
7 王红霞;气象数据仓库的建立及其上数据挖掘[D];太原理工大学;2006年
8 贺向前;基于遗传及关联规则算法的入侵检测系统的研究[D];重庆大学;2006年
9 薛慧君;基于遗传算法的关联规则数据挖掘的应用研究[D];天津大学;2006年
10 钟镜平;关联规则挖掘在心理分析中的应用研究[D];浙江大学;2007年
【二级引证文献】
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2 周超良;基于关联规则的股市板块指数建模分析与算法研究[D];首都师范大学;2013年
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