关联规则挖掘算法的研究及应用

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1、代号10701学号0722980040分类号TP391密级公开题（中、英文）目关联规则挖掘算法的研究及应用ResearchandApplicationofAssociationRulesMiningAlgorithm作者姓名赵晨指导教师姓名、职务姜建国教授学科门类工学学科、专业计算机应用技术提交论文日期二〇一一年十二月十日西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的

2、研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写

3、的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期摘要数据挖掘的出现是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果。经过十几年的努力，产生了许多数据挖掘新的概念和方法，并朝着更深入的方向发展，关联规则是数据挖掘方法中最重要的一种，Apriori算法是关联规则最经典的一种算法，但Apriori算法存在多次扫描数据库，生成大量候选项集等缺点。本文全面深入分析和研究了数据挖掘技术，尤其是关联规则数据挖掘技术。在关联规则基本概念的基础上，详细分析了关联规则的Aprior

4、i算法，系统分析和总结了关联规则数据挖掘中的一些提高算法效率的改进方法，在此基础上提出了新的解决相应问题的关联规则挖掘算法。首先，针对算法的缺点和不足，改进了关联规则的衡量方法，提出了新的兴趣度函数。使用新的兴趣度函数生成的规则不仅具有较高的相关性，而且减少了冗余规则的生成。其次，在分析经典Apriori算法的基础上，提出了基于二维Hash算法和矩阵的Apriori挖掘算法。该算法应用了Hash和矩阵的思想，只需对数据库扫描一次，即可得到频繁项集，大大提高了算法的效率。最后将关联规则挖掘算法应用到教学评价中，对教学评价数据进行挖掘，找到教师的自身情况对教学效果的影

5、响，帮助教学管理部门更好地开展教学工作，提高教学质量。关键词：数据挖掘关联规则Apriori算法教学评价AbstractTheemergenceofTheDataMiningisattributedtothenecessaryconsequenceoftheconflictingmovementbetweentherapid-increasingdataandthepoorinformationdaybyday.Duringthepastdecadeorover,producedmanynewconceptsandmethodsofDataMining,andst

6、illwentfurtherdevelopment,AssociationruleisanimportantpatterninDataMining．Apriorialgorithmisthemostclassicone,butithassomedeficiencies,includingscanningdatabasesmanytimes,generatingalargenumberofcandidateanthology.Thisdissertationdeeply,roundlystudiesandanalysestheDataMiningtechnique,

7、especiallytheoneforassociationrules.Basedonthebasicconceptsoftheassociationrules,analysestheApriorialgorithmofassociationrulesindetail.Systematicallysummarizeandanalysetheimprovementwhichpromotethealgorithmsefficiency.Finally,weraisethenewassociationrulesalgorithmstosolutesomeproblems

8、.Firs