关联规则在物流网站设计与实现上的应用

论文摘要

数据挖掘（Data Mining）作为数据库研究领域中的热点,正受到越来越多的关注,其任务是从大量数据中发现有用的数据,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,基于关联规则（Association Rule）的挖掘是其中一个重要的研究方法,具有重要的理论价值和广泛的应用前景。关联规则挖掘是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。从大量商务事物记录中发现有趣的关联关系,可以帮助许多商务决策的制定,如分类设计、交叉购物和贱卖分析。关联规则中最经典的算法是Apriori算法,但它有两个致命的性能瓶颈:多次扫描事务数据库,需要很大的I/O负载、可能产生庞大的侯选集。基于项目集格空间理论的ISS-DM算法很好地克服了Apriori算法的缺点。本文重点介绍了以下几方面的工作:（1）数据挖掘现状研究。（2）对关联规则算法（特别是Apriori算法,ISS-DM算法）进行深入研究,并提出一种高效的关联规则算法(ISS-DM-1)。（3）完成大连物流网的设计与开发,包括初步设计、详细设计以及软件开发。大连物流网主要包括海运中心、陆运中心、空运中心和后台管理系统等。本文的关联规则主要以大连物流网为背景。所开发的系统现已正常运行。（4）在关联规则理论与研究的基础上,将改进后的算法应用于大连物流网系统,效果良好。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 绪论
• 第一章 课题概述
• 1.1 数据挖掘技术的产生及研究现状
• 1.2 关联规则
• 1.3 本文的主要工作
• 本章小结
• 第二章 数据挖掘
• 2.1 数据挖掘概述
• 2.1.1 数据挖掘的定义
• 2.1.2 数据挖掘的任务
• 2.1.3 数据挖掘的过程
• 2.2 数据挖掘的特点
• 2.3 数据挖掘技术的应用
• 2.4 数据挖掘面临的问题
• 本章小结
• 第三章 关联规则
• 3.1 关联规则挖掘概述
• 3.1.1 关联规则的基本概念
• 3.1.2 关联规则的种类
• 3.2 关联规则的算法
• 本章小结
• -1'>第四章 一种改进的挖掘算法ISS-DM^-1
• 4.1 APRIORI 算法
• 4.1.1 Apriori 核心算法
• 4.1.2 产生候选项目集
• 4.1.3 判断侯选集的元素
• 4.2 ISS-DM 算法
• 4.2.1 项目序列集格空间和它的操作
• 4.2.2 ISS-DM 算法描述
• 4.2.3 ISS-DM 算法执行示例
• -1'>4.3 一种改进的挖掘算法ISS-DM^-1
• 4.3.1 全局裁减
• 4.3.2 局部裁减
• -1算法主要操作'>4.3.3 ISS-DM^-1算法主要操作
• -1算法的伪代码'>4.3.4 ISS-DM^-1算法的伪代码
• 4.3.5 实验结果比较
• 4.4 结论
• 本章小结
• 第五章 大连物流网的详细设计
• 5.1 问题的提出
• 5.2 大连物流网总体结构
• 5.3 主要子模块及功能
• 5.3.1 会员办公
• 5.3.2 陆运中心
• 5.3.3 海运中心
• 5.3.4 空运中心
• 5.3.5 后台管理模块
• 5.4 主要表结构
• 本章小结
• -1 算法在大连物流网上的应用'>第六章 ISS-DM^-1算法在大连物流网上的应用
• 6.1 问题的提出
• -1算法的应用'>6.2 ISS-DM^-1算法的应用
• 6.2.1 数据准备
• 6.2.2 挖掘关联规则
• 6.2.3 规则理解
• 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢