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《西安电子科技大学》 2001年
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关联规则挖掘算法研究

高飞  
【摘要】: 知识就是力量。当前快速发展的新的IT技术、电子商务及互联网的迅速普及,导致在各个应用领域的数据库中存储了大量的数据,这些数据集中包含了很多有用的知识,因此如何发现各种大型数据库中所隐藏的、预先未知的信息以辅助相应的应用显得尤为重要,这正是数据挖掘所要完成的任务。近年来国外学者提出了一系列的数据挖掘理论,世界上的主要IT公司,如IBM、Oracle及Microsoft等也已相继推出了各自的数据挖掘产品。关联规则挖掘作为数据挖掘的一个重要研究分支,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。由于形式简单、易于理解,且是从大型数据中提取知识的主要手段,因此关联规则挖掘的研究与应用已经得到了数据库、人工智能及统计学等领域里的学者的极大关注,并取得了不少的研究成果。与人工智能中的神经网络、遗传算法及统计学不同的是,关联规则挖掘处理的对象是大型的数据集,而神经网络和遗传算法等人工智能方法通常处理的数据对象通常相对较小,且人工智能的方法重在寻找输入输出间的模型,而关联规则的挖掘则是用于发现数据集合中所包含的属性间的规律,其结果不是一个具体的模型而是数量众多的规则。此外,统计学中的方法尽管处理的对象也可以是大量的数据,然而其主要作用是用于确定数据的统计分布或统计模型,而不能描述数据集中所包含的属性间的规律。本文在国家863项目的资助下,主要对含有项目约束的关联规则挖掘、模糊数值约束的关联规则挖掘、优化关联规则的解空间、Web使用挖掘及数值型关联规则挖掘的统计方法进行了深入的研究和探讨,提出了一系列的定义、定理及新算法,解决了若干理论和实际方面的问题。第2章系统地介绍了含有约束的关联规则挖掘的分类,给出了含有约束的关联规则挖掘的定义、定理及算法。从技术的观点详细介绍了其目前的发展状况,给出了关联规则挖掘中(特别是含有项目约束的关联规则挖掘中)相关的定义及名词解释,提出了挖掘含有项目约束的关联规则的一些重要定理,设计了高效的挖掘算法,本文提供的方法可以有效地解决低支持度、长模式的关联规则挖掘问题。第3章利用模糊集理论解决了现有的关联规则挖掘方法中未考虑与项目相关的数值信息的缺陷,提出了含有模糊数值约束的关联规则的定义、算法。将模糊查询和规则模板的概念有机的结合起来,给出了挖掘含有模糊数值约束的关联规则的公式和完整的挖掘方法,给出了相关的实验设计。实验结果表明本文给出的研究方法对于挖掘含有数值约束的关联规则具有一定的指导意义。第4章讨论了如何优化关联规则的解空间的问题。提出了意想不到的关联规则(即对用户来说是有趣的规则)的定义、算法。给出了两类意想不到的关联规则的定义,一类是意想不到的模板规则,本文认为模板规则中的一部分有必要进 行更新,以纠正领域知识的偏差,纠正后的模板规则对于以后的挖掘具有非常重 要的作用。另外一类是与规则模板后项不同的意想不到的规则,这类规则实际上 就是我们最终需要提交给用户的主要结果,即那些事先无法预见的规则。给出了 相关的挖掘算法,提出了利用 X‘检验的方法去除那些缺乏相关的项集的方法,提 出了利用信息增益对第二类规则进行排序的方法,并指出信息增益越大的规则是 有趣度越大的规则。在算法设计时,提出了修改后的Apriori框架,使得生成的频 繁集数量得到了大大的减少,从而提高了算法的效率。 第5章给出了对Web日志数据进行挖掘的相关定义及算法作Web使用挖掘\ 给出了聚合记录、客户记录、及客户序列的定义及它们间的包含关系等,这些定 义为进一步的算法设计提供了有力的工具和理论基础。在讨论对Web日志文件进 行挖掘的相关算法时,本文充分考虑了时间约束的问题,给出了利用新颖的数据 结构oT树)生成备选集的重要方法,这与其他文献中利用散列树生成备选集的 方法相比具有很大优越性,第一减少了不必要的节点的生成,因此树的体积变得 相对较小;此外,PT树的查找方法更为简单,无需采用散列函数,因此降低了算 法的运行时间,提高了效率。设计了相关的实验数据,并用实验说明了所给算法 的有效性。 第6章给出了多概念层次的数值型关联规则挖掘定义及算法的框架,多概念 层次的数值关联规则挖掘实际上是利用了统计学中的假设检验的方法来确定规则 的有趣程度,由于这类规则在提交给用户的时候需要一个比较项,因此有利于用 户的理解,同时对它的挖掘可以回避最小信任度门限的指定。介绍了利用修正差 值分析作为有趣度评判标准的数值型关联规则挖掘的定义及算法,该算法的优点 是既可以发现正相关的规则也可以发现负相关的规则,同时可以避免人为指定最 小信任度门限的麻烦,特别是该算法发掘的规则往往是其他算法所忽略的重要规 则。本文所有各章的工作均是围绕如何提高关联规则的挖掘效率进行的,所不同 的是研究角度不一样罢了。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP311.12

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 李宏;面向应用领域的分类方法研究[D];中南大学;2007年
2 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
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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【参考文献】
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【共引文献】
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10 蒋予箭,周雁,蒋家新;鱼肉弹性测定方法的研究[J];水产科学;2003年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 胥永康;岳筱玲;;浅谈网络信息挖掘应用技术[A];第一届全国Web信息系统及其应用会议(WISA2004)论文集[C];2004年
2 栾悉道;谢毓湘;文军;吴玲达;;基于知识库的主动式专题搜索引擎[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议(HHME2005)论文集[C];2005年
3 张广利;赵新伟;罗金恒;张奕;张华;张良;;X80管线钢断裂韧性与夏比冲击功经验关系研究[A];压力容器先进技术——第七届全国压力容器学术会议论文集[C];2009年
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7 李振星;徐泽平;;基于兴趣模型的WEB信息预测采集过滤方法[A];第一届学生计算语言学研讨会论文集[C];2002年
8 张德;董逸生;;基于XML的异构数据源集成系统[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
9 王钦克;周立柱;;基于模式的半结构化数据重组[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
10 王秋月;黄锦辉;于旭;郑进雄;;半结构数据的非精确结构提取[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴学雁;金融时间序列模式挖掘方法的研究[D];华南理工大学;2010年
2 刘文光;商用汽车电控机械自动变速器智能控制技术研究[D];江苏大学;2010年
3 蔺旭东;基于语义的XML查询及规范化研究[D];北京交通大学;2010年
4 张翔;文本挖掘技术研究及其在综合风险信息网络中的应用[D];西北大学;2011年
5 万淼;基于群智能和随机索引的网络聚类算法研究[D];北京邮电大学;2011年
6 高田;基于领域知识的旅游突发事件状态评估与演化研究[D];北京邮电大学;2011年
7 汤华茂;基于语义的产业链网络化协同设计模式及关键技术研究[D];重庆大学;2010年
8 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
9 毕忠德;长春市城市基准地价演变过程与机制研究[D];东北师范大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 单文娟;铝电解槽焙烧与启动过程危险源辨识与评价研究[D];河南理工大学;2010年
2 夏光磊;关于XML的关系数据库存储查询技术研究[D];山东科技大学;2010年
3 刘建东;基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究[D];浙江理工大学;2010年
4 艾伟;基于本体的Web信息文本挖掘与检索服务研究[D];北京信息控制研究所;2010年
5 余璟飞;企业信息网用户决策支持系统设计[D];哈尔滨理工大学;2010年
6 张麟;XML数据查询优化技术的研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
7 杨彦玲;一种基于GWRN模型的自组织神经网络算法的研究及应用[D];南昌大学;2010年
8 程澄;一种舆情数据挖掘平台的研究[D];北京交通大学;2011年
9 汪涵;金融投资数据仓库中数据融合的设计与实现[D];电子科技大学;2010年
10 陶金强;基于决策树的人才管理系统的设计与实现[D];电子科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 张彤,潘和平;决策树的形式算法及其在地理信息学中的应用[J];测绘通报;2002年07期
3 王顺久,张欣莉,丁晶,侯玉;投影寻踪聚类模型及其应用[J];长江科学院院报;2002年06期
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5 马福恒,刘成栋;大坝安全评价中的信息赋权模型[J];水电自动化与大坝监测;2005年03期
6 孙英云,何光宇,翟海青,王伟,陈雪青,周双喜;一种基于决策树技术的短期负荷预测算法[J];电工电能新技术;2004年03期
7 牟乃夏,薛重生,杨亮洁,张灵先;基于内存缓冲池的实时配电地理信息系统数据集成技术与功能设计[J];电气应用;2005年04期
8 张国江,邱家驹,李继红;基于模糊推理系统的多因素电力负荷预测[J];电力系统自动化;2002年05期
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 周皓峰;关联规则挖掘的拓展性研究[D];复旦大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 韩杰;电子商务网站的数据分析系统研究与开发[D];北方工业大学;2011年
2 姜晓旭;基于用户行为的网络广告点击欺骗检测与研究[D];西安科技大学;2011年
3 庄慧敏;PSMIS的保护信息管理与保护动作行为分析子系统[D];西南交通大学;2003年
4 黄进;关联规则数据挖掘算法的研究[D];西南交通大学;2003年
5 胡天状;数据挖掘技术在教育决策支持系统中的应用[D];浙江师范大学;2005年
6 秦燕;组织公民行为的问卷编制及现状调查[D];苏州大学;2005年
7 谷宏群;数据挖掘中可视化方法研究[D];武汉大学;2005年
8 武坤;快速生成关联规则的算法研究[D];河南大学;2006年
9 苏蕊;数据挖掘中关联规则算法的研究[D];上海海事大学;2007年
10 沈一超;我国SNS网站的营销策略研究[D];中国传媒大学;2009年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 刘红梅;;数据挖掘中分类方法探究[J];硅谷;2009年03期
2 冯少荣;肖文俊;;基于语义距离的高效文本聚类算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2008年05期
3 王明;宋顺林;;基于项集优化重组的频繁项集发现算法[J];计算机应用;2010年09期
4 沈之锐;;基于Web2.0的智能化电子商务网站研究[J];科技情报开发与经济;2012年11期
5 赵亚琴;邹红艳;;基于信息粒度的文本聚类算法[J];计算机工程与设计;2009年22期
6 曹虎山;;新形势下Web数据挖掘技术在电子商务中的应用探析[J];软件工程师;2010年11期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 李强;数据挖掘中关联分析算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张榕;术语定义抽取、聚类与术语识别研究[D];北京语言大学;2006年
3 冯变玲;基于数据挖掘技术的心脑血管用药ADR关联模型构建研究[D];天津大学;2012年
4 张喆;含分布式电源的配电系统电能质量概率评估[D];华北电力大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐济成;面向农业领域的本体学习建模研究[D];安徽农业大学;2010年
2 张锐;面向电子商务的深层网入口挖掘研究[D];杭州电子科技大学;2011年
3 沈剑云;基于CIM的牵引供电故障信息管理主站系统的研究[D];华东交通大学;2009年
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5 王静;基于熵原理的电能质量综合评估新方法[D];天津大学;2010年
6 吕世阳;基于C2C电子商务模式下商品推荐系统应用研究[D];东华大学;2012年
7 贺栋;灰度图像颜色迁移算法研究[D];中北大学;2012年
8 陆鹏;投影寻踪模型在文本聚类算法中的应用研究[D];上海海事大学;2007年
9 杨冉;基于形式概念集的分类规则挖掘算法研究[D];郑州大学;2009年
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【二级参考文献】
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 高飞,谢维信;基于模糊数值约束的关联规则挖掘[J];上海交通大学学报;2001年11期
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10 张志彦;李俊峰;;关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用[J];科技和产业;2009年05期
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6 张鹏;于波;童云海;唐世渭;;基于随机响应的隐私保护关联规则挖掘[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
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8 李贝贝;乐嘉锦;;分布式环境下的隐私保护关联规则挖掘[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
9 杨晓雪;衡红军;;一种对XML数据进行关联规则挖掘的方法研究[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
10 周爱广;李玉忱;蒋志芳;曹璐;;基于HOLAP的关联规则挖掘[A];第十八届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2001年
中国重要报纸全文数据库 前5条
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3 李云峰;谁在搭建信息化的烂尾楼[N];中国计算机报;2008年
4 时军;风险管理在施工项目管理中的应用[N];建筑时报;2004年
5 浙江省金华市烟草专卖局 满在明 廖明景;谈卷烟专卖案件信息的挖掘[N];东方烟草报;2011年
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7 毛宇星;关联规则挖掘在分类数据领域的扩展性研究[D];复旦大学;2010年
8 周皓峰;关联规则挖掘的拓展性研究[D];复旦大学;2003年
9 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
10 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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 胡艳翠;基于关联规则的数据挖掘算法研究[D];大连海事大学;2009年
2 谭义红;关联规则挖掘及其在概念检索中的应用研究[D];湖南大学;2003年
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4 黄鹏鹤;关联规则挖掘及其在教务管理中的应用[D];大连交通大学;2005年
5 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
6 李伟;基于关联规则B2C图书销售网站个性化推荐系统研究[D];对外经济贸易大学;2007年
7 梁碧珍;目标频繁项集挖掘算法与应用研究[D];广西大学;2007年
8 陈耀东;遗传算法在关联规则挖掘中的应用[D];华东师范大学;2008年
9 唐文志;蚁群算法在关联规则学习中的研究与应用[D];北京工业大学;2009年
10 李宏运;关联规则挖掘在图书馆管理中的应用[D];华东师范大学;2009年
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