基于Apriori算法的关联规则挖掘算法改进及应用-ETD论文管理系统.PDF

安徽财经大学硕士学位论文 基于基于 AprioriApriori 算法算法的关联规则挖掘算法的关联规则挖掘算法改进及应用改进及应用 基于基于 AprioriApriori 算法算法的的关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法改进及应用改进及应用 摘要摘要 摘要摘要 信息社会的到来 ，信息技术的飞速发展，许多企事业单位都在进行信 息化建设。管理信息系统及数据库系统的广泛应用使得数据存储量急剧上 升，面对这些从表面上看杂乱无章、单维的海量数据时，决策者却很难从 这些数据中提取出有价值的知识，使得这些数据占据着大量存储空间的同 时还浪费了这些真实数据的潜在价值。为此，数据挖掘应运而生，随着数 据挖掘技术的不断成熟 ，数据挖掘正越来越多的应用于各类决策体系中。 目前国内电信业竞争异常激烈 ，每一次商业决策都会关系着企业的命 运。因此 ，需要运用科学技术手段支持商业决策。电信运营时会产生庞大 的业务数据，由于电信数据真实、准确的特点，非常适合于数据挖掘，而 且数据挖掘在帮助电信进行交叉销售、套餐制定、客户流失分析等有一定 的指导意义。因此，把数据挖掘引入到电信数据分析中来，挖掘电信数据 中潜在的知识，既能够支持决策又能够避免大量数据占用大量的存储空间。 关联规则挖掘是数据挖掘重要的研究方向之一，其原始算法是 Apriori 算法 ，但是此算法需要扫描数据库多次，效率不高。在实际应用于海量数 据挖掘时 ，算法的时、空效率比较低，在消耗大量时间的同时还要占用大 量内存 。针对此问题，本文通过对 Apriori 算法及其他改进算法的研究和总 结，把加权的思想与二进制关联规则挖掘算法相结合，提出了一种基于二 进制的加权关联规则挖掘算法 ，事务中每个项都可以设定不同的权重，使 算法更具有有效性和实用性 ，更注重挖掘的效果，且此算法只需要扫描数 据库一次，提高了算法的效率，使算法的效率和效果兼备。 最后将关联规则挖掘技术及改进算法应用于蚌埠电信公司业务数据 中，理论联系实际，并设计开发了一个简易的数据挖掘系统，该系统界面 友好、操作简单，具有数据浏览、数据预处理、数据挖掘等功能。系统采 用关联规则挖掘改进算法对电信业务数据进行挖掘 ，得出可供决策参考的 模式和规则 ，这对蚌埠电信公司进行交叉销售、套餐制定等方面具有一定 的决策支持作用 ，对蚌埠电信公司业务的改进与优化具有重要的理论意义 和现实意义。 关键词关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，交叉销售 关键词关键词 基于关联规则数据挖掘算法 Apriori 的改进及应用 ABSTRACT Improvement and Application of Association Rules Mining Based on Apriori Algorithm ABSTRACT With the coming of the information society and the rapid development of the information technology, a lot of enterprises are carrying out information constructions. With the wide applications of the Management information systems and database systems, amount of data storage increased sharply. Faced these mass data which is haphazard and one-dimensional, it is difficult for Decision-makers to extract valuable knowledge from these data. T