关联规则挖掘算法的分析与应用-计算机应用技术专业论文.docxVIP

西安建筑科技大学硕士论文 西安建筑科技大学硕士论文 目录 1 绪论 …… 1 1.1课题研究背景 1 1.2 国内外研究现状 .2 1.3本文研究的主要 内容 .. 3 1.4本文组织 4 2 数据挖掘与关联规则挖掘相关技术 …6 2.1 数据挖掘技术 6 2.1.1 数据挖掘概念与系统组成 6 . 2.2.2 数据挖掘的系统结构 .……………7 2.2 关联规则挖掘基本概念与性质 。... 2.3 关联规则挖掘分类. 10 2.4关联规则挖掘 步骤 11 2.5 本章小结 13 3 关联规则挖掘算法研究二 …… 14 3.1 引言 14 经典 Apriori 算法. 14 Apriori 算法 .斗立 14 Apriori 算法实例 17 Apriori 算法存在的不足. 19 3.3 其它己有的 Apriori 改进算法. 19 3.4本章小结 21 4 关联规则挖掘改进算法 …22 4.1 引吉 22 4.2 基于十字链表的 Apriori 改进算法. 23 1.2.1 事务数据库的十字链表表示方法 23 4.2.2 十字链表的使用方法 24 4.2.3 实例说明 :..26 4.2.4 改进的 Apriori 算法 27 4.3 基于单链表的 Apriori 改进算法 28 4.3.1$务数据库的带头结点的链表表 示方法 28 4.3.2 带头结点的链衰的使用方法 29 4:3.3 实例说明 30 4.3.4 新的高效 Apriori 算法. 33 4.4本章小结 34 §关联规则挖掘算法实验结果分析… 36 5.l 引言 36 5.2 关联规则挖掘实验数据准备 36 5.2.l 选择数据 源 36 5.2.2 数据清理37 5.3 关联规则算法挖掘过程 .. . .. . . ... . . .39 5.3.lApriori 算法挖掘过程 39 5.3.2 基于十字链表的 Apriori 改进算法挖掘过程 39 5.3.3 基于带头结 点链表的 Apriori 改进算法挖掘过程 40 5.4 实验结果比较 41 5.5 本章小结 42 6 结束语 43 致谢44 参考文献 …45 攻读硕士学位期间发表的论文 48 II _r- 西安建筑科技大学硕 西安建筑科技大学硕 士论文 1 绪论 1.1课题研究背景 数据库系统特别是关系数据库的成功，使得人们有 了强有力的事务处理工具， 通过计算机的帮助，人们可以把传统的事务处理得很好。当到了二十世纪时，随 着计算机硬件的不断发展进步 ，出现了数据收集设备和存储媒介的大量供应，同 时数据库技术的发展，使得人们获取数据手段更加多样化，因此，人们不再满足 于 简单的事务处理，还希望可以将数据库技术的应用更广泛，由此导致了时间数 据库、空间数据库 、Web 数据库以及统计数 据库等一些面向特殊应用的数据库系 统的研究与开发。 目前，各种新的数据库已经被广泛地应用于各个领域中，从而使得更多的数 据以加速度的形式收集于人们的计算机中，人类所拥有的数据量急剧增加。据美 国某研究机构统计，每天仅 美国全国的科研机构存储的新数据量大约 有 lTB，收 集的大量数据信息在给人们带来了巨大方便的同时也使得人们不得不面对 更难以 解决的一些问题:如信息大量增加，却难以很好的应用;人们无法保证信息是否 安全:各种不同数据源的信 息形式是不一致的、且结构复杂、很难以一种统一的 方式进行处理 等。从而使得数据库中虽然存放有大量的数据，但数据的利用率低 下，数据库中的数据只被用于存放而得不到很好的利用。 由于数据库技术最早是以联机事务处理 (OLTP) 方式存在的，数据库系统的功 能只是对数据库中的已有数据进行简单的存取和查询等操作，所以目前的数据库 技术作为 一种基本的信息存储和管理方式，仍然是以联机事务处理为核心应用， 缺少面向决策分析、分类、预测与聚类等功能的支持机制。 基于这样的现状，数据挖掘 (Data Mining) 技术应运而生，数据挖据的出现引 起了人们的极大 重视与关注，可以说，数据挖掘是信息产业与信息技术发展的必 然结果。数据挖掘使数据处理技术进入了 一个更 高级的阶段，它不仅能对数据进 行查询，并且能够找出大量数据之间的潜在联系，从而进行更高层次的分析，以 便更好地为管理者做出决策或预测未来的发展趋势等，而且随着数据仓库，联机 分析处理 (OLAP) 等复杂技术的应用，数据挖掘口l必然成为联系数据与知识之间的 的桥梁，并且 已经显示出了强大的生命力。 数据挖掘是一个融合了数据库技术、数理统计、知识工程、人工智能等必威体育精装版 技术研究