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《合肥工业大学》 2007年
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基于概念格模型关联规则挖掘的关键问题研究

王德兴  
【摘要】: 关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支,在研究及应用方面已取得了很大的进展。然而,由于现实世界数据的海量、异构和数据类型的多样性、结构的复杂性等特点,对关联规则挖掘的研究提出了新的课题。本文将具有完备特性的概念格模型引入到关联规则挖掘的研究,针对关联规则挖掘的模型、方法以及数据归约等方面开展了研究,主要内容及创新工作如下: 1.在研究概念格模型和频繁项目集关系的基础上,提出了基于概念格模型的项目集表示和求解方法。研究表明,每个项目集一定作为概念格中某个概念的内涵或内涵的子集出现,借助于概念之间的关系可从每个概念导出多个项目集。因此,概念格中概念的数量比事务数据库中项目集的实际数量有显著的减少,在不丢失有效信息的前提下,较利于实现更大规模的数据库中知识发现;通过删除概念格中非频繁项目集对应的概念而得到的剪枝概念格能有效地压缩数据库规模,进而为在大规模数据库中进行关联规则挖掘提供了有利的条件。 2.研究了基于剪枝概念格的关联规则挖掘求解。提出顺序剪枝和同步剪枝概念格的构造算法。顺序剪枝概念格构造算法以插入记录方式的Godin概念格构造算法为基础,通过一遍扫描数据库来构造概念格,在构建完毕后,依据Apriori性质实现剪枝,得到剪枝概念格;同步剪枝概念格构造算法以插入属性方式动态地构造概念格,在插入属性构造概念格的过程中,依据Apriori性质实现剪枝,得到剪枝概念格。两种构造算法各有特点和适用性。基于剪枝概念格挖掘关联规则,减少相应的搜索空间,提高关联规则挖掘的效率。 3.研究了多层、多属性的归纳。实际数据库中的属性值之间的层次差异较大,需要进行必要的数据归约。经典的属性归纳方法存在主观因素制约的问题,可能会影响到有价值模式的发现。为此,将概念格模型引入多层、多属性的归纳,提出了基于概念格的属性归纳,采用概念的爬升进行相应的泛化,并进行多层、多属性的归纳。与面向属性归纳AOI算法相比较,基于概念格的属性归纳不仅可实现AOI的单一属性归纳,也能进行多层、多属性的归纳,属性归纳的路径不惟一,并易于寻找合适的泛化路径和阈值,从而得到用户要求的、合理的属性归纳结果,以便挖掘合适颗粒度的关联规则。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP311.13

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 刘红梅;;关联规则在学生成绩分析中的应用[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2008年04期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 王玮;基于概念格的关联规则挖掘及变化模式研究[D];山东大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 王占龙;面向审计领域的关联规则分析技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
2 章丽芳;基于关联挖掘的学生成绩分析系统的研究[D];浙江工业大学;2011年
3 饶天贵;数据挖掘中概念格关键技术应用研究[D];西南交通大学;2008年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 王志海,胡学钢,胡可云,张奠成;剪枝 Galois 格上规则的直接计算[J];合肥工业大学学报(自然科学版);1998年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 杨萍,宋振超;FP-growth算法的一种改进[J];安徽工程科技学院学报;2002年03期
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10 李银钊;闫怀志;张佳;何海涛;;基于自适应模型的数据库入侵检测方法[J];北京理工大学学报;2012年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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7 陈江平;李平湘;;基于序半群的空间关联规则挖掘算法[A];湖北省测绘学会2006年度科学技术交流会论文集[C];2006年
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9 李忠哗;何丕廉;;一种分布环境中最大频繁项目集挖掘算法[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 胡沙;面向服务的模具企业信息系统集成平台关键技术研究[D];华中科技大学;2010年
2 耿玉磊;基于系列模板耦合的三维服装款式创意设计方法研究[D];浙江大学;2010年
3 赖芨宇;基于知识挖掘的企业管理集成系统研究[D];东华大学;2011年
4 管红波;食品连锁经营中的有效客户反应研究[D];东华大学;2010年
5 焦素云;基于概念格的动态策略存取模型[D];吉林大学;2011年
6 张晨;基于非线性系统的金沙江攀西河段水系形态及泥石流危害研究[D];吉林大学;2011年
7 石振国;资源网络的精化学习及应用研究[D];上海大学;2011年
8 马春山;移动增值业务的个性化推荐研究[D];北京邮电大学;2011年
9 冯博;基于半结构化数据的数据流挖掘算法研究[D];北京邮电大学;2011年
10 林祥涛;上下文认知计算技术研究[D];北京邮电大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 梅俊;数据挖掘中关联规则算法的研究及应用[D];安徽工程大学;2010年
2 王德才;数据挖掘在校园卡消费行为分析中的研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 曹振兴;适应概念漂移的数据流分类算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 白喜朋;基于作业的钢铁企业成本分析[D];大连理工大学;2010年
5 刘晓霞;数据挖掘技术在高校教学管理系统中的应用研究[D];中国海洋大学;2010年
6 张媛;基于数据挖掘的选修课成绩分析系统[D];中国海洋大学;2010年
7 朱彦霞;多关系关联规则及其在HRM中的应用[D];河南工业大学;2010年
8 冯兴祥;关联规则挖掘在高校招生录取中的应用[D];合肥工业大学;2010年
9 高峰;化工企业人力资源管理系统的设计与实现[D];华东师范大学;2010年
10 张磊;基于高级SQL查询的分布式多维关联规则挖掘算法的研究[D];天津理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 董祥军,王淑静,宋瀚涛,陆玉昌;负关联规则的研究[J];北京理工大学学报;2004年11期
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8 肖智,刘敏,冯祈善,张志恒;一种人力资源价值的粗糙集评价方法[J];重庆大学学报(自然科学版);2002年11期
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 黄红星;钟一文;黄习培;;挖掘最大频繁项集的二进制蚁群优化算法[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 滕广青;基于概念格的数字图书馆知识组织研究[D];吉林大学;2012年
2 曹秀英;基于粗集的数据挖掘技术及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2003年
3 熊慧娟;min-max-min规划的凝聚同伦方法及其在数据挖掘中的应用[D];大连理工大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 韩莉;基于概念格的Web使用日志挖掘及其在个人化技术中的应用[D];安徽大学;2003年
2 马骏;概念格及其可视化研究[D];河南大学;2005年
3 聂翠平;概念格属性约简与粗糙近似[D];河北师范大学;2006年
4 柳文涛;负关联规则挖掘算法研究[D];山东科技大学;2006年
5 李胜;基于关联规则的审计特征智能提取的应用研究[D];北京交通大学;2007年
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9 郭强;基于概念格的数据挖掘的研究与实现[D];西北大学;2007年
10 刘秀芳;数据挖掘算法在智能答疑系统中的应用研究[D];山东师范大学;2007年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 詹芹;张幼明;;一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法[J];计算机应用研究;2010年08期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 韩放;试卷分析算法的应用研究[D];大连海事大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 强宇,刘宗田,林炜,时百胜,李云;模糊概念格在知识发现的应用及一种构造算法[J];电子学报;2005年02期
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中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 俞士光;刘晓平;;冷冲模CAD系统中约束问题的研究与实现[A];全国第十四届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会论文集[C];2001年
2 王军;刘晓平;;冷冲模CAD系统中的工程数据库的研究[A];全国第十四届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会论文集[C];2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 王德兴;基于量化概念格的关联规则挖掘模型研究[D];合肥工业大学;2003年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 胡学钢;刘卫;王德兴;;基于剪枝概念格模型的频繁项集表示及挖掘[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2007年09期
2 王甦菁;陈震;;一种基于概念格的关联规则挖掘算法[J];计算机工程与应用;2007年28期
3 胡学钢,王媛媛;一种基于约简概念格的关联规则快速求解算法[J];计算机工程与应用;2005年22期
4 胡学钢;刘卫;王德兴;;基于剪枝概念格的项集知识表示与挖掘[J];计算机工程与应用;2007年22期
5 王德兴;胡学钢;刘晓平;王浩;;基于概念格和Apriori的关联规则挖掘算法分析[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2006年06期
6 梁凯强;陆菊康;;基于领域本体与概念格的关联规则挖掘[J];计算机工程与设计;2007年13期
7 陈湘;吴跃;;基于概念格挖掘GIS中的关联规则[J];计算机应用;2011年03期
8 张世民;;基于概念格的数据挖掘在分层次教学中的应用研究[J];计算机时代;2008年05期
9 苗茹;沈夏炯;;概念格中的规则提取[J];光盘技术;2006年01期
10 吴涛;;基于概念的不确定性关联规则挖掘[J];现代计算机;2007年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 温磊;李敏强;;基于有向项集图的频繁项集增量更新挖掘算法[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
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4 温磊;牛东晓;何永贵;;基于权重约束的频繁项集挖掘算法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
5 刘扬;曹惠玲;梁大敏;;关联规则挖掘在航空发动机QAR数据中的应用[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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10 张舒博;数据挖掘 提升品牌的好帮手[N];首都建设报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王德兴;基于概念格模型关联规则挖掘的关键问题研究[D];合肥工业大学;2007年
2 王玮;基于概念格的关联规则挖掘及变化模式研究[D];山东大学;2012年
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4 林晓勇;频繁模式挖掘和动态维护的理论与方法研究[D];北京化工大学;2008年
5 韩颖;新型农村合作医疗数据挖掘研究[D];山西医科大学;2009年
6 陈湘;基于基集和概念格的数据挖掘方法研究[D];电子科技大学;2011年
7 齐建东;基于数据挖掘的入侵检测方法及系统研究[D];中国农业大学;2003年
8 张晓辉;云理论和数据挖掘在水上安全分析中的应用[D];大连海事大学;2011年
9 何月顺;关联规则挖掘技术的研究及应用[D];南京航空航天大学;2010年
10 刘智;关联规则挖掘方法及其在冠心病中医诊疗中的应用研究[D];大连海事大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐勇;基于概念格模型的分布式关联规则挖掘研究[D];合肥工业大学;2006年
2 饶天贵;数据挖掘中概念格关键技术应用研究[D];西南交通大学;2008年
3 赵虹;基于概念格的关联规则挖掘研究[D];大连海事大学;2007年
4 刘卫;基于剪枝概念格模型的频繁项集表示及挖掘研究[D];合肥工业大学;2007年
5 王甦菁;概念格在数据挖掘中应用的研究[D];吉林大学;2007年
6 李勃;基于概念格的关联规则挖掘研究[D];山东大学;2006年
7 王培培;基于区别度概念格的关联规则挖掘算法设计[D];河南大学;2010年
8 何田;基于粗糙集和概念格的关联规则挖掘研究[D];华中师范大学;2008年
9 王德兴;基于量化概念格的关联规则挖掘模型研究[D];合肥工业大学;2003年
10 曾海颖;客户关系管理中的数据挖掘[D];南京航空航天大学;2003年
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