多最小支持度下的关联规则研究

多最小支持度下的关联规则研究

论文摘要

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究分支。传统关联规则挖掘算法使用单一最小支持度阈值进行挖掘,但在实际使用中由于各项目发生频率的不同,需要使用不同的最小支持度阈值。多最小支持度关联规则挖掘作为一个新的研究课题,用于发现稀有项之间的关联规则,正逐步受到人们的重视。此外,在关联规则的许多应用中,人们发现在低层或原始层的数据项之间很难找出真正有价值的规则,在多个概念层的项之间进行关联规则的挖掘能提供更有普遍意义及现实意义的知识。由于多层关联规则是单层关联规则的扩展,那么也必然会存在单一最小支持度问题,而且问题会更严重。本文分析并总结了多最小支持度关联规则挖掘的性质,在此基础上,结合多层关联规则挖掘的特点,对现有的基于多最小支持度的单层关联规则挖掘算法进行了改进,提出两个新的基于多最小支持度的多层关联规则挖掘算法,较好地解决了多层关联规则挖掘中对稀有项的挖掘问题。这两个算法都在定理及其证明的基础上进行了优化,同时,通过理论分析及实例验证证明了这两个算法的可行性和有效性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究的目的和意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 本文的主要研究内容
  • 1.4 本文组织安排
  • 第二章 数据挖掘概述
  • 2.1 数据挖掘产生的背景
  • 2.2 数据挖掘的概念及功能
  • 2.3 数据挖掘的研究方向
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 关联规则
  • 3.1 关联规则的背景知识
  • 3.2 关联规则的 Apriori 算法
  • 3.3 关联规则的研究方向展望
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 多最小支持度
  • 4.1 单支持度的局限性
  • 4.2 多支持度扩展模型MIN
  • 4.3 最大值约束下的多最小支持度扩展模型MAX
  • APRIORI 和MAXMMSAPRIORI 比较及分析'>4.4 算法MMSAPRIORI 和MAXMMSAPRIORI 比较及分析
  • 4.5 指定最小项支持度
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 多最小支持度下的多层关联规则的挖掘
  • 5.1 多层关联规则
  • 5.2 多最小支持度下的多层关联规则
  • 5.3 最大值约束下的多最小支持度的多层关联规则挖掘
  • 5.4 实例验证
  • 5.5 算法分析及对比
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

    • [1].基于多最小支持度的关联规则挖掘[J]. 计算机系统应用 2014(03)
    • [2].关联规则挖掘最小支持度阀值设定的优化算法研究[J]. 微型电脑应用 2011(06)
    • [3].一种关联规则挖掘最小支持度调优算法[J]. 科技创新导报 2010(07)
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    • [5].改进多重最小支持度关联规则算法在故障诊断中的应用[J]. 工业工程 2010(04)
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    • [8].基于树结构多重最小支持度的挖掘算法研究[J]. 计算机技术与发展 2014(08)
    • [9].一种多最小支持度加权关联规则挖掘算法[J]. 科学技术与工程 2013(19)
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