关联规则算法及度量方法研究

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1、南京理工大学硕士学位论文关联规则算法及度量方法研究姓名：周秀芬申请学位级别：硕士专业：系统工程指导教师：王建宇20080601硕士论文关联规则算法及度量方法研究摘要数据挖掘是知识发现(KDD)过程中的核心部分，数据挖掘是从大量数据中发现有趣模式，即从数据库海量的数据中找出隐含的、未知的、但却是非常有用的信息。关联规则是数据挖掘重要技术之一，本文对关联规则进行分析研究，主要包括以下内容：(1)对Apriori算法进行深入研究。分析算法思想，针对算法缺陷，本文分别给出改进算法。实例证明，改进后的算法能有效减少候选项集个数，提高执行效率；有效减少扫描数据库次数，减小UO负担。(2)深入研究F

2、P．Growth算法思想和FP．Tree存储结构。通过分析算法，得到影响FP．Tree大小的因素，建树的过程中确保压缩效果最好，从而减小I／O负担，提高算法效率。结合实例，比较了Apriori算法和FP．Growth算法性能。(3)对关联规则度量方法进行了深入研究。本文分别从数学和规则度量两个方面，重点分析了兴趣度度量存在的问题。针对现有度量标准存在的不足，结合规则有效性原则，提出一种度量改进方法。分析结果表明，该改进方法可有效屏蔽掉无效规则。最后给出了关联规则一个应用实例，将算法引入到银行客户信息系统中，实验结果表明，改进后的度量可以有效约束规则，改进效果较好。关键词：关联规则，Ap

3、riori算法，FP．Growth算法，度量方法，兴趣度Abstrac：t硕士论文AbstractDataminingisthecoreoftheKDD，dataminingisfoundtheinterestingpatternsfromlargeamoun⋯；t．s。ofdata，thatistoidentifyhi．dden，unkn，own，butitisveryusefulinformationfromhugevolumesofdataindatabase．AssociationRulesisoneoftheimportanttechnologyofdatamining，th

4、isthesisisstudiedassociationrules，includingthecontactasfollows：Firstly,thisthesisisstudiedApriorialgorithmin—depth．Analysesalgorithmthinking，forthealgorithmflaw,thisarticleisshowedtheimprovedalgorithmseparately,theexampleprovesthattheimprovedalgorithmcalleffectivelyreducethenumberofcandidateitem

5、setstoimprovetheefficiencyofimplementation；effectiveinreducingthenumberofscandatabases，reducestheI／0burden．Secondly,thisthesisisstudiedFP··GrowthalgorithmthinkingandFP—Treestoragestructurein—depth．Byanalysingthealgorithm,obtainsthefactorswhichaffectedthesizeoftheFP—Tree，ensuretogetthemostcompres

6、edFP—Tree，therebyreducesI／Oburden．TheperformanceiscomparedbetweenApriorialgorithmandFP-Growthalgorithmthroughexperiments．Thirdly,thisthesisisstudiedmetricmethodof蠡sociationrulesin-depth．Fromthetwoaspectsofmathematicsandmeasurementrulesanalysetheproblemsofinterestmeasure，withtheproblemsofinterest

7、measure，combines谢t11theeffectivenessoftheprincipleoftherules，andproposesameasureimprovementmethod．Theresultsindicatethatthisimprovementmethodcanshieldtheinvalidruleeffectively．Finally,thisthesisisshowedanapplicationexampleof