【摘 要】
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数据挖掘(DM)是涉及人工智能和数据库等学科的一门新兴交叉性学科.在当今数字化时代,各种商业、政治、科学数据库和数据量的急剧增长,远远超过了人类目前已有的分析和理解能
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数据挖掘(DM)是涉及人工智能和数据库等学科的一门新兴交叉性学科.在当今数字化时代,各种商业、政治、科学数据库和数据量的急剧增长,远远超过了人类目前已有的分析和理解能力.因此,从大量数据中智能地、自动地提取出有价值的信息,即对数据库进行知识的挖掘,具有十分重要的理论意义和现实意义.该文通过对关联规则挖掘中由候选项集生成频繁项集算法的分析,引入了格论的一些思想来改进算法(其中心思想是:通过在属性集和事务数据库的基础上进行建格,然后在格的基础上直接进行规则提取);在实验的基础上对Apriori算法和改进的算法进行了比较;提出了对挖掘出的关联规则进行剪裁的一般方法;最后,在兰州邮区中心局管理信息系统中对该文提出的改进算法进行了初步的尝试.
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