基于电信业应用的关联规则研究

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1、分类号：UDC：密级：编号：学位论文基于电信业应用的关联规则研究张来云指导教师姓名：沈西挺教授河北工业大学申请学位级别：硕士学科、专业名称：计算机应用技术论文提交日期：2011年11月论文答辩日期:2011年12月学位授予单位：河北工业大学答辩委员会主席：评阅人：2011年11月DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofComputerAppliedTechnologyASSOCIATION

2、RULESRESEARCHBASEDONTHETELECOMMUNICATIONSINDUSTYAPPLICATIONbyZhangLaiyunSupervisor:Prof.ShenXitingNovember2011原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明

3、的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版；在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。（保密的学位论文在解密

4、后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期：河北工业大学硕士学位论文基于电信业应用的关联规则研究摘要科学技术的突飞猛进、世界范围的互联网络，使得人们获得的数据量急速增长，与人们生活密切相关的电信业也积累了海量的数据。数据挖掘技术的出现使得电信运营商得到启发，他们在行业中引入该技术，分析产品特性和客户消费行为，对企业发展带来效益。论文结合电信业的现状及特点，对数据挖掘中的关联规则算法进行研究和分析，并对其进行改进和改进后的实际应用。所作的主要工作为：首先分析关联规则技术，特别介绍经典的A

5、priori算法，分析算法的基本思想，指出算法存在的不足，并指出目前研究对Apriori算法的改进。然后，论文结合前人的研究，在总结分析的基础上，提出了一种改进的新算法—多最小支持度的项集矩阵关联规则算法。通过Apriori算法与新算法的对比实验分析，证明算法的有效性和实用性，同时将新算法应用于电信行业的业务组合销售中，对电信业的业务推广提供帮助。关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori算法，多最小支持度，项集矩阵，组合销售基于电信业应用的关联规则研究ASSOCIATIONRULESRESEARCHBASE

6、DONTHETELECOMMUNICATIONSINDUSTYAPPLICATIONABSTRACTTherapiddevelopmentofscienceandtechnologyandworldrangeofInternetmakedatathatpeoplegetincreaserapidly,andtelecomindustrywhichiscloselyrelatedtopeople‘slifehasaccumulatedamassofdataalso.Theemergenceofthedatami

7、ningtechnologyinspirestelecomoperators,theyhaveintroducedthetechnologyintheindustry,andanalyzedtheproductcharacteristicsandtheclients'consumptionbehavior,whichbringbenefittotheenterprisedevelopment.Papersresearchandanalyzeassociationrulesalgorithmofdatamini

8、ng,andimprovethealgorithmandapplytheimprovedalgorithm.Themainjobis:firstanalysisassociationrulestechnology,especiallyintroducedtheclassicApriorialgorithm,analyzingthebasicideaofthealgorithm,pointsoutth