數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及應用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫和人工智能領(lǐng)域的熱點課題，受到科研與產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)鍵技術(shù)之一，能有效解決“數(shù)據(jù)豐富、知識貧乏”現(xiàn)狀，具有巨大理論研究與應用價值。 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通常面對大型數(shù)據(jù)庫，在實踐中效率低下，成為應用瓶頸。本文針對挖掘效率這一核心問題，給出兩種算法。首先，給出基于事務地址索引表的Apriori優(yōu)化算法，針對C<,k>進行支持度計數(shù)步驟，提出約簡事務策略，并利用事務地址索引表有序化事務數(shù)據(jù)庫，提高約簡

2、事務操作效率。實驗結(jié)果表明，該算法相對于Apriori經(jīng)典算法有所提高，但它仍是針對靜態(tài)數(shù)據(jù)的挖掘，有一定局限性。其次，實現(xiàn)基于候選項組合鏈的挖掘算法。算法針對候選項目因子拆解組合過程給出計算公式，使用鏈表構(gòu)造候選項組合，將用戶的需求和算法更加緊密的結(jié)合，通過掃描一次事務數(shù)據(jù)庫進行挖掘。實驗結(jié)果表明，該算法在執(zhí)行時間上明顯優(yōu)于Apriori經(jīng)典算法，既能避免“漏挖”的現(xiàn)象，又能實現(xiàn)基于規(guī)則約束的增量挖掘。 本文最后探討了關(guān)聯(lián)規(guī)則