毕业设计（论文）-基于apriori算法的关联规则挖掘系统的设计与实现

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1、基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的设计与实现摘要随着信息时代的发展，信息量呈几何级数增长，人们发现从这些海量信息中获取有用的信息越来越困难，要找出信息背后隐藏的规律更是不可想象。数据挖掘就是从大量数据中获取有用信息的一门新技术，关联规则挖掘是数据挖掘方法中的一种。本文详细论述了基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的设计开发过程。系统基于经典的Apriori算法，对事务数据库进行了位图矩阵转换，大大提高了搜索效率，并能分别挖掘频繁项集和关联规则。论文组织如下：首先介绍了数据挖掘的产生、定义和应用；接着阐述了关联规则挖掘的基本概念；然后

2、对系统的需求进行了分析，并提出设计方案；紧接着是系统的具体实现；最后对系统进行了测试，将系统用于挖掘中药方剂库中的药对药组，验证了系统的正确性和实用性。关键词：数据挖掘；关联规则；Apriori算法TheDesignandImplementationofAssociationRulesMiningSystembasedonAprioriArithmeticAbstractWiththedevelopmentoftheinformationera,thequantityofinformationincreasesinthewayofgeometr

3、icseries,andpeoplefindthatitismoreandmoredifficulttoobtainvaluableinformatinanditisincogitabletofindouttheruleshidingintheinformation.Dataminingisanewtechnologytominevaluableinformatinfromabundantdata,andassociationrulesminingisamethodofdatamining.Thispaperelaboratesonthepro

4、cessofthedesignanddevelopmentofassociationrulesminingsystembasedonApriori.ThesystemisbaseduponclassicalAprioriarithmetic,andconvertschinesemedicineprescriptionsdatabasetoabitmapmatrix,whichgreatlyenhancestheefficiencyofsearch,andcanminefrequentitemsandassociationrulesrespect

5、ively.Thepaperisorganizedasfollowing:Firstly,introducesthegeneration,definitionandapplicationofdatamining;Secondly,setsforththeconceptionofassociationrulesmining;Thirdly,analyzesthedemandofthesystem,andpropsesthedesignprojectandimplementsthesystem;Finally,givesatesttominechi

6、nesemedicinegroupsfromachinesemedicineprescriptionsdata,whichprovesthesystemvalidandapplicable.Keywords:Datamining;Apriori;Chinesetraditionalmedicine目录论文总页数：27页1引言12数据挖掘概述12.1数据挖掘的产生12.2数据挖掘的定义12.3数据挖掘的应用43关联规则挖掘43.1基本概念43.2购物篮分析53.3Apriori经典算法64需求分析和设计方案84.1需求分析84.2设计方案85基于

7、Apriori算法的关联规则挖掘系统105.1数据挖掘在中药方剂研究中的应用105.2基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的实现115.2.1连接数据库115.2.2位图矩阵的建立115.2.3频繁项集125.2.4关联规则146系统测试196.1系统的使用196.2对显示数据的解释226.3分析23结论24参考文献错误！未定义书签。致谢错误！未定义书签。声明错误！未定义书签。1引言随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地

8、利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏