【摘 要】
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数据挖掘(DM,Data Mining)是一个涉及多学科领域的新兴学科,其中关联规则挖掘是一个重要的研究内容。由于关联规则的挖掘对象大多包含有海量原始数据和大量项目的事务数据库,
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数据挖掘(DM,Data Mining)是一个涉及多学科领域的新兴学科,其中关联规则挖掘是一个重要的研究内容。由于关联规则的挖掘对象大多包含有海量原始数据和大量项目的事务数据库,因此,如何设计一个高效的算法,以提高数据挖掘的效率,成为一个重要课题。本文所做的研究工作主要如下:对传统关联规则挖掘的概念进行了扩展,引入了交易之间基于属性的覆盖关系、频繁项目集和项目集蜕化等概念。在对经典关联规则挖掘算法研究的基础上,提出一种基于属性覆盖的的关联规则挖掘算法—ArBac。该算法只对原数据库进行1次扫描,得到压缩数据库链表,其后的数据挖掘过程都是在其压缩链表中进行,从而提高了算法的时间性能。由于该算法并不产生候选项目集,因而避免了候选项目集组合爆炸的情况,提高了算法的空间性能。最后,为了使得ArBac算法应用到大型交易数据库的关联规则挖掘,本文在ArBac算法的基础上提出了基于属性划分的拼接树模型。
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