【摘 要】
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关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题，Agrawal等于1994年提出的Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法，针对Apriori算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有
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关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题，Agrawal等于1994年提出的Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法，针对Apriori算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文给出分辨矩阵、分辨向量、兴趣度、含负属性项关联规则等并提出改进的Apriori算法，它能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。 本文所做的主要工作： 1．给出基于分辨矩阵的挖掘频繁项集的改进算法。 2．定义兴趣度，提出挖掘含负属性项关联规则算法。 3．在Visual Foxpro6.0环境下，基于改进模式对学生成绩数据库进行关联规则挖掘。
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