【摘 要】
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数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。数据挖掘被信息产业界认为是信息系统最重要的研究和应用领域之一,也是信息产业界最有前途的交叉性学科之一。关
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数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。数据挖掘被信息产业界认为是信息系统最重要的研究和应用领域之一,也是信息产业界最有前途的交叉性学科之一。关联规则(Association Rule)是数据挖掘中一个重要的研究内容,而多最小支持度关联规则挖掘(Mining Association Rules with Multiple Minimum Supports)作为关联规则挖掘的一个新的研究课题,用于发现稀有项之间的关联规则,正逐步受到人们的重视。 本文在总结和分析其他关联规则挖掘算法的基础上,分析总结了多最小支持度关联规则挖掘的性质,并给出了相关的定理及证明。针对多最小支持度关联规则挖掘性质,提出了一种项集枚举二叉树(SEB-tree)结构模型,用于压缩存储待挖掘的数据集,同时提出了一种基于SEB-tree的多最小支持度关联规则挖掘算法MSTApnod。实验证明,MSTApriod算法在针对较大规模数据集或数据集中存在重复事务的情况下,以及在挖掘长模式时,挖掘效率远高于原有MSApriori算法。其次,本文针对多最小支持度的设定过程中存在盲目性、不易把握的问题,提出了在多最小支持度设定过程中采用参考属性集的方法。该方法应用BP神经网络技术对用户设定的模式进行跟踪学习,辅助用户动态的设定新加入项及属性变更项的最小项支持度。实验表明,该方法简单、实用、可行,是本文的另一个创新点。 实验表明,本文提出的算法在典型的蘑菇数据集及人工合成数据集测试中具有很好的结果。把算法应用于教务管理系统、铜川电子警察管理系统,提取的规则经过评价,可以为相关部门的正确决策提供支持。
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