【摘 要】
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关联规则是数据挖掘技术当中一个非常重要的研究方向,他被广泛应用在现实生活中的各行各业。这个规则不仅可以给人们提供行业内数据规律认可,而且能够总结出海量数据之后的隐
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关联规则是数据挖掘技术当中一个非常重要的研究方向,他被广泛应用在现实生活中的各行各业。这个规则不仅可以给人们提供行业内数据规律认可,而且能够总结出海量数据之后的隐含规律,为用户和企业提供准确和可靠的数据支持平台。当前数据库技术日益成熟,数据存储量的规模空前的增加,这让原有的关联规则不能再适应现在数据模式。所以,更高效的数据挖掘中关联规则就显得非常重要。论文主要研究内容如下：首先,阐述了数据挖掘这一成熟的技术的诞生以及他的相关发展状况。着重介绍了目前相关技术的研究现状,进而对这些技术中的热点问题进行了探讨和分析。其次,结合Apriori算法的现有科研情况对其进行详细而全面的分析,不仅介绍了该算法的定义和具体实现思路,而且给出了Apriori算法的优点和不足之处。然后,对于Apriori算法的缺陷和不足,即效率低、挖掘规则简单的问题,本文给出一个在Apriori算法基础上改进后的并行关联规则(EPMAR)挖掘算法,EPMAR挖掘算法弥补了Apriori算法上述不足,能很好针对海量数据生成关联规则,同时该算法的性能相比原来算法有明显的提高。最后,在论文的最后一章,比较了并行关联规则(EPMAR)挖掘算法和CD算法的性能按照此算法关联规则对相关数据进行挖掘,最后用实验数据说明了这种算法的效果。
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