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《山西大学》 2004年
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关联规则挖掘算法研究

杨红菊  
【摘要】: 数据挖掘(DM,Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。它是一个涉及多学科领域的新兴学科,并随着这些学科的发展而不断发展。关联规则作为数据挖掘的一个重要的研究分支,其主要的研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间存在的规律。 本文分析了目前已有的部分关联规则挖掘算法,并基于AprioriTid算法和挖掘闭包项集算法Close提出了一种新算法FFC算法,这个算法在挖掘出频繁项集的同时还得出了闭包频繁项集,有效地为挖掘无冗余规则奠定了基础。 另外基于用户需求和提高系统挖掘效率的需求,本文又提出了单一后件关联规则的定义,单一后件关联规则集与经典关联规则挖掘中规则集相比要小得多,而且所有的合成关联规则又可以由此导出,所以不丢失信息,又可以按照用户的兴趣只导出感兴趣的规则。 本文是从研究关联规则挖掘算法的效率和有用性出发所作的一些尝试性工作,今后还需进一步深入研究。
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