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数据挖掘中关联规则的研究及应用
中文名称: 数据挖掘中关联规则的研究及应用
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论文编号: 3455520收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Rearch and Application on Algorithm of Association Rule in Data Mining
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 数据挖掘 关联规则 Apriori算法 数据划分 关系模型 改进算法 优化算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程,其主要目标是从大型的数据库中挖掘出对用户有价值的模式。在事务数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。 在关联规则挖掘过程中存在两个问题:一是产生大项目集;二是产生强关联规则。对于这两个问题,算法的复杂性是瓶颈,因为频繁集的数目和项目的数目成指数增长,所以导致在面对大规模的数据库时,整个算法的耗时巨大,从而最终导致挖掘算法在实际工程中的应用效果较差。 本文提出一种从大型数据库中挖掘关联规则的改进算法。该算法以经典的Apriori算法为基础,在分析研究已有各种优化算法的基础上,提出了数据划分的方法,分两个阶段执行。第一阶段,扫描整个数据库,将其分成若干互不相交的子块,然后逐次调入内存,根据支持度在每个子块上的分配,对每个子块应用Apriori算法,以产生局部频繁项集,最后将每个子块的频繁项集合并作为第二阶段所用的全局候选项集;第二阶段,着眼于全局频繁项集的搜索。根据每个全局频繁项目集必在某个子块上是频繁的这一性质,对第一阶段产生的全局候选项集应用Apriori算法,由此产生全局频繁项集。整个过程只需扫描数据库两次,大大减少了I/O操作时间,减少了产生的候选项集的数量。理论分析表明,改进后的Apriori算法的应用效率高,用程序实现了改进前后的算法,实验结果也表明改进后的算法效率更高,而且随着数据库规模的扩大,效率提高更加明显。 本文还将研究成果应用到医疗信息系统,构建了一个季节流行病关系模型,以发掘出季节与人们所可能罹患的流行病的关系,并进一步地探讨了不同疾病间潜在的可能联系,为人们对疾病的防治提供参考。 最后,在总结全文的基础上,明确了下一步研究的目标和方向。
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