数据挖掘技术及应用研究论文

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1、摘要面对信息时代海量数据的存在，从海量数据中提取信息的应用的发展，以及信息对企业战略决策的影响，使得数据挖掘日益成为研究的热点。目前，数据挖掘的主要研究领域为数据概述，关联规则，分类，聚类等方面，本文以数据挖掘技术基于数据仓库的应用为核心，研究数据挖掘的理论、相关技术及其应用。主要深入地研究其中的关联规则和聚类技术，探讨这两种挖掘算法的理论实现，及在项目开发中的应用改进或优化。论文的研究成果与主要内容有以下几个方面：(1)数据仓库和OLAP技术的研究。数据仓库为数据挖掘系统提供数据平台。在挖掘数据之前，首先建立相关主题的数据仓库。0LAP技术是基于数据仓库的求证性分析

2、工具，与数据挖掘有一定的功能互补性，多维分析数据，协助决策支持。数据仓库、OLAP和数据挖掘的有效整合和集成，即是联机分析挖掘。(2)关联规则算法的改进。本文介绍了典型的关联规则算法：Apriori算法。探讨了在最小支持度和最小置信度发生变化及事务数据库发生更新时，hpriori算法存在需要重新计算频繁项集和发现关联规则的不足和缺陷，提出了改进算法的理论基础，并实现了基于hpriori算法的关联规则挖掘快速更新算法。经过数据的对比测试，验证了快速更新算法与^priori算法相比，具有更好的性能。(3)聚类算法的优化。以数据挖掘领域中的聚类分析技术为主线，分析了聚类算法

3、，详细地介绍了基于划分方法的K一平均聚类算法，并针对其初始聚类中心点的选择方法，提出相应的改进方法，即优化的K_平均算法。经过实验证明，优化的K～平均算法提高了聚类结果的质量。(4)最后，以研发项目“武汉汽车城数据挖掘系统”为基础，提出了一个基于数据仓库、面向客户关系管理的数据挖掘系统模型，集成了商业事务管理中的客户关系管理功能。此外，简要地介绍了该数据挖掘系统的主要功能，并分析了改进的或优化的挖掘算法在系统中的应用。关键词数据仓库：数据挖掘；关联规则；聚类^UstIaCLAbstractAtthecurrentinformationage，theresearchof

4、dataminingtechnologyisgettingincreasinglyhot，becauseofthehugevolumesofdata,andtheapplicationofinformationextractedfromverylargedatabase．aswellastheimpactofinformationovertheenterprisestrategicdecisionprocess．Atpresent，themainresearchfieldofdataminingincludesdatasummarizing，associationru

5、les，classifyinlg，clustering，etc⋯Takingtheapplicationofdataminingtechnologiesbasedondatawarehouse硒themainconcentrationofthepaper，lgetthismainlybytheassociationrulesandclusteringtechnologyresearch．Theadvancedalgorithmsofapplyingthetwomethodstothedevelopedproject黜discussedwithinthispaper．T

6、hemainresearchachievementsandcontentsofthethesisinclude：1．TheresearchofdatawarehouseandOLAFtechnique．Thedatawarehouseisprovided、Ⅳimthedataplatformfordataminingsystem，andhenceisfirstlybuiltupbeforeimplementofdatamining．OLAPisbasedOilthedatawarehouse，whichisaverifyingandanalysist001．Datam

7、iningandOLAFCanrectifyinfunctioneachother，thattheyassisttheenterprisestrategicdecisionprocess．Datawarehouse,dataminingand0LAP咖besufficientlyintegrated．thatiSOnLineAnalysisMining(OLAM)．2．Theimprovementonthetypicalassociationruleminingalgofithm．ThepaperintroducesthetypicalApdodal