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关联规则挖掘算法研究与改进  
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【英文题名】 Research And Improvement on The Algorithms of Mining Association Rules
【作者】 孙俊;
【导师】 张曦煌;
【学位授予单位】 江南大学;
【学科专业名称】 计算机科学与技术
【学位年度】 2016
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 江南大学
【网络出版投稿时间】 2016-10-14
【关键词】 关联规则; 频繁项集; Top-k; 闭频繁项集;
【英文关键词】 association rules; frequent itemsets; Top-k; frequent closed itemsets;
【中文摘要】 随着科学技术的发展,数据的快速增长,人们迫切需要一种技术来处理这些数据。数据挖掘就是在这样的背景下产生的。数据挖掘是发现隐含在数据中有价值信息的理论与方法,它是人工智能和机器学习领域最受关注、最前沿的研究方向之一。关联规则是数据挖掘重要组成部分。频繁项集挖掘又是关联规则挖掘过程的核心,如何有效地挖掘频繁项集一直以来是研究人员关注的热点。但是在实际应用中,爆炸式数据增长和大量频繁项,阻碍了频繁项集广泛应用。因此,如何对频繁项集挖掘算法优化和对频繁项集压缩成为当前研究的重要方向。本文首先介绍了关联规则和频繁项集的相关概念及几种频繁项集挖掘算法,随后详细介绍了频繁项集压缩技术,并简要分析了几种有效的频繁项集压缩算法,最后,本文提出了两个基于节点集频繁项集挖掘算法,基于节点集Top-k频繁项集挖掘算法TBN算法和基于节点集Top-k闭频繁项集挖掘算法TCBN算法。(1)提出了基于节点集的Top-k频繁项集挖掘算法,该算法运用节点集的概念,通过维持一张Top-k-rank表,摒弃了用户对最小支持度的干预,使最小支持度动态化,只需两次遍历数据库,即可生成所需要挖掘的Top-k频繁项集。通过对比实验证明该算法性能优于当前主...
【英文摘要】 With the development of science and technology, the rapid growth of data, there is an urgent need for a method to deal with the data. Data mining comes into being in such a background and it is the theory and method that mining valuable information from the implicit data.Date Mining is one of the most famouse and cutting-edge researches of artificial intelligence and machine learning. Association rule is the most important part of data mining.In the process of mining association rules, frequent itemsets min...
【更新日期】 2017-01-16

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