基于可拓理论的关联规则应用研究-应用数学专业论文.docxVIP

AbstractData Abstract Data mining is multidisciplinary field，drawing work from including database technology ，artificial intelligence ，machine learning，neural networks，stastics，pattern recognition ，knowledge-based systems，knowledge acquisition，information retrieval．high—performance computing，and data visualization。Discovering association rules is of the most important task in data mining，At present，the of the most association rule is the algorithm．The main target is Boolean association rules． The malniy research of the pap盯is two parts：we present association rule of extension theory by using the relativity of the extention theory；and conbining it and the present mining method of association rule puts forward mining algorithm of quantitative association rule． The creation in this paper is that we present an algorithm of association rules，discovery based extension transformation and Apriori algorithm．The paper sets up the matter-element set，according to data base，discusses the relation between characteristic and valHe．discoveries the valueable association based extension space etc，data compression removing redundant data．Combining rou曲 set and concept tree，the paper does corresponding discrete mapping for relavite data． Key word：Data mining Association role Relavivty Association rule of extension theory 第1章数据挖掘概况数据挖掘是一个新兴的研究领域，它在社会、经济等多方面都有着广泛的应 第1章数据挖掘概况 数据挖掘是一个新兴的研究领域，它在社会、经济等多方面都有着广泛的应 用。什么激发了数据挖掘?数据挖掘是什么?它研究什么东西?研究它有意义 吗?本章主要针对这些问题，对数据挖掘领域作一简单介绍。 1．1数据挖掘兴起及其现状 1．1，1数据挖掘兴起 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，无数个数 据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等，这一势头仍将持续发展 下去。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几 乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现 有用的知识，提高信息利用率呢?要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分 利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包 袱，甚至成为垃圾。因此，面对4人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据 挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生 命力。 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、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。还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据 分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。人们把原始数据看作是形成知识 的源泉，就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中