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数据挖掘中关联规则应用改进的研究

隋涤难  
【摘要】:随着市场竞争的日益激烈,企业越来越意识到信息对于企业决策的重要性,企业的高管人员不能仅凭经验或者直觉来决定企业发展问题,同时,企业多年信息化的发展,积累了相当数量的数据资源,为科学决策提供了坚实的数据基础,因此数据挖掘的出现不仅仅是企业信息化的延伸,也是企业自身发展的需要。 本文对数据挖掘中关联规则的应用进行了研究和改进。首先,分析了数据挖掘的现状,重点分析了国内外目前相关领域的发展动态以及数据挖掘在各个行业中应用的情况。其次,明确关联规则是数据挖掘的一个分支,重点是对单维布尔关联规则的挖掘、多层次关联规则的挖掘、多维关联规则的挖掘进行了细致的研究。在此基础上,针对挖掘单维布尔关联规则的Apriori规则在应用上可能出现的问题,提出Apriori规则应用改进方法;针对多层次关联规则存在的冗余问题,提出在挖掘关联规则的过程中商业人员的参与是消除冗余问题的根本保证;此外,本文在支持度和信任度的基础上借助相关性分析,引出新的阈值一相关度。 针对关联规则应用改进的研究成果,结合主流设计模式,提出数据挖掘系统解决方案,该方案分析了系统的关键技术,其中改进后的关联规则应用是核心。 最后,对本文的研究成果进行了总结,展望了数据挖掘未来的五个发展方向,以及笔者正在从事的研究课题。


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