关联规则基本技术研究

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1、西安科技大学硕士学位论文关联规则基本技术研究姓名：郭运凯申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：杨君锐20090420论文题目：专业：硕士生：指导教师：关联规则基本技术研究计算机应用技术郭运凯杨君锐摘要(签名)室垦塾(签名)生老趁数据挖掘是指从大型数据库中发现潜在的、新颖的、有价值的、可用的及能被用户理解的模式和信息的过程。关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域，主要是发现数据库中属性之间的关联关系。本文在广泛查阅国内外文献的基础上，针对关联规则算法的若于问题进行了深入地分析研究，论文的主要研究内容和成果如下：首先

2、，提出了基于排序FP．Tree(SortedFP．Tree，简称SFP．Tree)的最大频繁项目集挖掘算法SFP．Miner。在SFP．Miner算法中，通过两次扫描数据库将其中每个事务所包含的频繁项目压缩存储在SFP—Tree中。在挖掘过程中，充分利用SFP．Tree的特点，并采用合并子树和预剪枝策略在SFP．Tree上进行深度优先挖掘，而不需要扫描数据库，减少了算法在挖掘过程中使用的存储空间和计算时间。实验结果表明，该算法有较好的性能。其次，提出了基于完全合并SFP．Tree的最大频繁项目集更新挖掘算法UAMFI。该算法

3、基于完全合并SFP．Tree，直接在树上进行深度优先搜索，能够快速地进行最大频繁项目集的更新挖掘。实验测试和结果分析，该算法可以高效的更新最大频繁项目集。最后，针对多值属性关联规则挖掘问题，提出了基于高维聚类的多值属性关联规则挖掘算法DBSMiner。该算法借鉴ARCS思想，先将高维数据集的各维进行划分，然后将密度单元进行排序，并提出一种基于网格的高维聚类算法对划分后的数据进行聚类挖掘。理论分析和试验结果表明，DBSMiner算法具有较好的执行效率和精确度，能有效的进行多值属性关联规则的挖掘。关键词：数据挖掘；关联规则；最大

4、频繁项目集；排序频繁模式树；高维聚类研究类型：理论研究Subject：ResearchontheBasicTechnologyofAssociationRulesSpecialty：ComputerApplicationTechnologyName：GnoYunkaiInstructor：YangJunruiABSTRACT(Signature)(Signature)白伽孙如Dataminingmeansaprocessoffindingnontrivial，extractionofimplicit，perviousunkn

5、ownandpotentialusefulinformationfromdataindatabase．Associationruleminingasanimportantfieldofdataminingdiscoversinterestingrelationshipsamongattributesinthosedata．Bystudyingtheliteraturedomesticandabroad，weresearchsomebasicproblemsofassociationrulesminingalgorithms．

6、Themaincontextsareshowedasfollows：Firstly,amaximalfrequentitemsetminingalgorithmSFP-Miner,whichbasedonSortedFP-TreeWasproposed．TheSFP—MinerscannedDatabasetwiceandcompressstoredthefrequentitemsetinSFP-Tree．Byusingdepth—firststrategy,thealgorithmprunedthesearchingspa

7、cebypre—pruneandmergencestrategyanddiscoveredallthemaximalfrequentitemsetefficientlyanddidn’tneedtoSCantheDatabase．TheexperimentalresultindicatedthatSFP-Minerisanefficientalgorithm．Secondly,wepresentedanewupdatingalgorithm，UAMFI，forminingmaximalfrequentitemsetsfrom

8、transactiondatabasewhenminimumsupportWaschangedbycustomer．ThealgorithmadoptedanewdatastructureFMSFP—Tree(FullMergedSFP．Tree)whichstoredallthefreq