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摘要

随着数据库技术的迅速发展及其广泛应用，在数据库中积累的数据量越来越多。

激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够在已有的大量数据的基础上

进行科学研究、商业决策或企业管理等更高层次的分析，从中提取有价值的信息，

从而为管理和决策提供依据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊

的数据中，提取隐含的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

本毕业设计的主要目标是研究发现多维数据间的关联性的有效方法。多维关联

挖掘算法是用知识发现的方法分析多维数据之间的关联性。本文首先对数据挖掘的

基本概念进行了简单介绍，然后对关联规则中典型的算法AIS算法、Apriori算

法和DHP算法简单介绍与比较，其次，对关联挖掘方法及其发展状况进行了研

究的。最后提出一种基于基于SQL查询（带有CUBE运算符）的多维关联规则

挖掘算法对多维关联关联规，并进行了实例演示。挖掘发现大量数据中项集之间有

趣的关联或相关联系在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研

究。

关键词：数据仓库，关联规则，多维关联规则，CUBE

I

Abstract

Withtherapiddevelopmentofdatabasetechnologyanditswideapplication,the

amountofdataisaccumulatedinthedatabase.Therearemanyimportantmessages

soastoobtainthevaluableinfomationandprovidethegistforthemanagementand

decision-making.DataMiningistopick-upimpliedmassagesthatpeopledonotknowin

knowledgeprocess.

multidimensionaldatabythemethodofknowledgediscovery.Inthispaper,firstly,the

authordoesthestudyofDataMining.Onthebasisofthestudy,theauthormakesa

studyaboutassociationminingmethodsuchasAISAprioriDHPandthedevelopment

situation.Onthebasisofit,theauthorprovidesthemulti-dimensionalassociationrule

miningalgorithmbasedontheSQL.ItusesCUBEoperatorsandcombineswithSQL

powerfulqueriesfunction,anditcanmineacertainnumberofdatasetsefficiently.In

thelargedatasetintosmallerones.Inthispaper,thealgorithmanddesignideaare

showthatalgorithmissimpleandeasytorealize,withoutscanningminingdatasets

manytimes,andhavehighminingefficiency.

Keywords：DataWarehouse,Multi-dimensionalDataMining,AssociationRules,CUBE

II

目录

第一章前言

1.1本课题研究背景

1.2本文研究的目的和意义

第二章数据挖掘综述

2.1数据挖掘的概念

2.2数据挖掘算法分类及评价

2.2.1数据挖掘算法、分类及主要规则

2.2.2数据挖掘算法的评价标准

2.3数据挖掘的基