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《福州大学》 2006年
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增量型关联规则挖掘算法的研究及应用

林松  
【摘要】:关联规则挖掘作为数据挖掘中的一个重要领域,目前已在商业、教育、科研等领域有了许多成功应用,这使它成为数据挖掘中最成熟、最重要、最活跃的一个分支。关联规则的挖掘算法业已被数据库界广泛研究,这些关联规则挖掘算法在原有的基础上不断被优化、改进,使挖掘的效率不断提高,它们各具特点,也存在着诸多不足。另外,在关联规则挖掘中还普遍存在两个问题:当挖掘的数据不断更新时,如何高效即时地获得所需的结果?用户在挖掘规则的过程中需预先设定一些挖掘参数来获取想要的规则,但这些参数设置往往要通过多次的调整才能达到预期的目的,那么如何在多次调整中进行高效的计算?这些都是增量型关联规则挖掘算法所要解决的问题。本文在总结前人的研究成果的基础上,对增量型关联规则挖掘算法进行了研究,主要内容归纳为: (1)对一些经典的关联规则挖掘算法及其优化方法做了介绍,并分析了各自的优缺点。 (2)分别讨论了添加数据库与支持度变小的情况下典型的增量算法FUP算法和IUA算法以及它们已有的一些改进,分析了它们各自的特点与不足,在此基础上,提出了两种改进算法MFUP与QIUA算法,并且从理论和实验两个方面验证了算法的可行性与有效性。其中MFUP算法主要是针对FUP算法中对原数据库扫描次数太多的缺点做了改进,大大减少了扫描次数,并省略了连接后的剪枝步骤。QIUA算法是就IUA算法中连接方式可能产生大量候选并且剪枝时可能造成误剪掉频繁集等不足之处做了改进,改善了连接方式,并在剪枝参照集不变的基础上修正了误剪的错误。 (3)将这两种算法运用于林业数据挖掘中,并针对应用中需要对数据记录加权的情况进行分析,对两种算法做了相应的改动来挖掘记录加权的关联规则,成功完成了挖掘的任务。
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP311.13

【引证文献】
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