基于关联规则算法的研究与改进

【摘要】计算机技术的发展及新的理论、模型及算法的出现使得数据挖掘成为信息技术的热门研究领域之一,关联规则是数据挖掘中重要的研究分支,在很多方面目前已经取得了丰硕的成果,但是海量数据及大型数据库的出现,对关联规则数据挖掘提出了新的挑战与要求,迫切需要提高关联规则挖掘的效率、精确性等。本文主要针对关联规则的算法作了一些探索性的研究,首先简要地介绍了数据挖掘技术的发展,阐述了数据挖掘和关联规则的概念、数据挖掘的领域及现阶段存在的问题,接着对关联规则的种类与常用的算法作了简单的介绍,对关联规则Apriori算法及FP_growth算法及Partition算法作了简要的性能分析与比较,然后按照数值型关联规则的挖掘技术多以及多层次的关联规则、频繁项集挖掘规则等几个热点研究方向,对多层次关联规则、频繁项集挖掘规则算法作了分析与评述。最后本文对基于用户兴趣度的关联规则进行了分析,对兴趣度度量的方法进行了剖析与比较,并提出了改进后的算法。本文对关联规则数据挖掘中算法的的效率问题作了大篇幅的阐述,紧紧依靠这一中心命题提出一系列的算法。基于数据挖掘任务的复杂多样性及算法应用领域的单一性,所以提出单一的算法而解决全部的数据挖掘问题是不可能的,更进一步的是,在同一应用领域也有不同侧重点的算法。关联规则挖掘算法的设计问题及效率问题是本文探讨、研究的最重要的方面。本文重点是对基于用户兴趣度的关联规则进行了阐述,对兴趣度度量的方法：基于信息量的兴趣度度量、基于概率相关性的兴趣度度量、综合的兴趣度度量进行详细的分析,提出了改进的算法Bit-interest,对算法的定义、格式、代码进行了阐述,并举例验证,加以性能分析与结果分析。
【作者】邓子穗；
【导师】邓远北；何万平；
【作者基本信息】湖南大学，软件工程，2013，硕士
【关键词】数据挖掘；关联规则；用户兴趣度；频繁项集挖掘；

【参考文献】
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