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时间:2019-02-25
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1、学校代码:幽分类号:—G4—23研究生学号:—20072—1226密级:玉0013040③东牡JIf予冠夫莩硕士学位论文因子关联树数据挖掘模型的构建及其在交通事故分析中的应用Factor-RelevanceTreeanditsApplicationinTrafficAccidentsAnalysis作者:指导教师:学科专业:研究方向:学位类型:王艳玲王双维教授电路与系统数据挖掘与算法研究学历硕士东北师范大学学位评定委员会2010年6月~e·。,一....:,,1●-}L■P}一◆{.}k●◆’’独创性声明
2、本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。据我所知,除了特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。对本人的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本声明的法律结果由本人承担。一学位论文拓者签名:至堑坠日期:.受力f◇?6.e◇学位论文使用授权书~本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权东北师范大
3、学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书).学位论文作者签名:塑指导教师签名:日期:翌竺:多,,D日期:学位论文作者毕业后去向:工作单位:通讯地址:电话:——邮编:——、·q,一.●,。、7kp’摘要发现数据间的关联关系是数据挖掘的主要目的之一。关联规则挖掘方法是数据挖掘的主要方法之一,它用于挖掘数据库中项目之间的关联,揭示数据库中隐藏着的具体的关联规律。但这种具体的、细节的关联规则所揭示的关联规律有
4、时并不能满足用户的全部需要,有时也需要研究属性甚至属性集之间的相关性。当研究某复杂系统时,有时分析系统特征变量间的相关性是很必要的——可以简化系统的描述,也可以发现影响系统行为的主导因素,发现问题的主要矛盾所在,从而评价系统的行为特征并制定决策。系统的特征变量可以看做一个属性,发现系统变量间的相关性就转化成了研究属性间的相关性。从广义上讲,无论是关联规则挖掘,还是属性(集)的相关性分析,都属于数据挖掘的关联关系挖掘范畴。本文将关联规则中的项目看作某属性所包含的属性值,因此关联规则所反映的是属性值间的关联。
5、由此关联规则、属性相关和属性集相关三者关系密切,且在结构上层次逐级提升。可以说,要想比较完整地挖掘数据库中蕴含的关联关系,应该从这三个层次逐一进行。基于这种完整的、全面的、多层次的关联数据挖掘目的,本论文构建了一种基于关联规则挖掘方法和信息熵原理的、专门用于挖掘大量数据间隐藏的不同层次的关联关系的特殊数据挖掘模型——因子关联树数据挖掘模型。此模型不仅在结构上体现除了关联分析的层次性,且采用的算法也体现了自下而上、逐级提升、一脉相承的原则。本文在最后将因子关联树分析法应用于道路交通事故分析系统中,成功地从大
6、量相关因素中发现影响事故的主导因素,从各个层面上掌握了交通事故中的一些隐藏的有价值的规律,可以用以辅助相关部门采取妥善措施,及时、有效地降低道路交通事故给国家和人民带来生命财产损失。关键词:数据挖掘:因子关联树;属性相关性;关联分析一寸kf●~h7‘AbstractSearchingforrelationshipamangdatasisoneofthemainpurposesofdatam—ining.Associationrulesminingisabasicwayofdatamining,whicha
7、imsatrelation-shipbetweenitemsandrevealsthelatentruleshiddeninthedatabase.ButsometimestheseSOdetailedrulesCannotmeetalltheneedsofusers,whomayalsorequirestherelativitybetweenattributes.Usuallyit’Snecessarytoanalyserelativitybetweenvariablesinacomplicatedsy
8、stem,whichhelpsimplifytheframeworkofthesystem,discovertheleadingfactorsandcontradictionthateffectthebehaviorofsystem,andevaluatethecharactorofsystembehaviorthathelpmakeadecision.Regardingasystemvariableasaattribute,
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