【摘 要】
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数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息—称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，存在广泛的
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数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息—称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，存在广泛的实际应用需求，因此，无论数据挖掘的理论研究，还是数据挖掘的应用实践，都是有意义的。关联规则挖掘是数据挖掘的重要分支，已有一些较成功的算法。本论文中探讨数据挖掘应用，并选择一个应用实例进行关联规则挖掘。 关联规则挖掘是基于事务数据库的，但大量的现实数据库都是关系型数据库，如何将关系数据库转换为事务数据库，以及关联规则挖掘算法在实际应用中怎样具体地实现，目前尚无统一的方法。此外，在布尔关联规则的挖掘中一般使用Apriori算法寻找频繁项集，该算法的时间效率有待提高。 本论文所做的主要工作如下： 1．论述了数据挖掘应用和关联规则挖掘的基本方法。 2．给出了一个Apriori算法的改进算法，能有效提高原Apriori算法的时间效率。 3．针对所选择的应用实例，在Visual FoxPro 6.0环境中实现了关联规则挖掘。具体工作包括：实现了关系数据库到事务数据库的转换、实现了利用Apriori算法的改进算法寻找频繁项集、输出了挖掘到的关联规则、发现和总结了在实际应用中实现关联规则挖掘的一些问题及解决办法。
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