【摘 要】
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Agrawal等人针对大型超市的销售数据库建立相联规则模型,并在此模型基础上设计出数据挖掘算法Apriori.由于相联规则具有十分重要的理论价值和广泛的应用前景,很多学者对模型
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Agrawal等人针对大型超市的销售数据库建立相联规则模型,并在此模型基础上设计出数据挖掘算法Apriori.由于相联规则具有十分重要的理论价值和广泛的应用前景,很多学者对模型和算法做了大量改进工作.但是,仍然有一些问题需要解决.该文主要针对如下问题进行研究和讨论: 一、布尔型相联规则算法优化研究;Apriori等算法的基本思想是根据频繁项集的子集必为频繁项集的原则,用频繁项集构成规模更大的潜在频繁项集(侯选集),然后计算这些潜在频繁项集的支持度.二、基于属性的相联规则发现;三、相联规则更新算法研究;该文对FUP算法进行改进,提出SuperFUP算法,把主要的数据扫描工作集中到新增数据上,通过求新增数据集db中各项集的分段支持度,尽快在L<,DB> 中剔除不属于L<,(DB+db)>的项集.四、并行挖掘相联规则;该文通过分析系统的负载平衡,提出并行求解频繁项集的策略,并以多段支持度数据挖掘算法LIG为基础,实现了一个并行挖掘相联规则的算法.五、人造数据与算法测试平台研究.
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