基于數據倉庫的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究與應用.pdf

1、在過去的數十年中，無論是商業(yè)企業(yè)、科研機構或者政府部門，MIS系統(tǒng)(Management Information System，管理信息系統(tǒng))都被廣泛地應用在信息管理上。以事務處理為主的MIS系統(tǒng)在方便數據管理的同時，也積累了海量的、十分繁雜的數據。由于爆炸性增長的數據量與相對貧乏的知識之間的矛盾，使得數據挖掘成為目前國際上信息決策和人工智能領域的最前沿研究方向之一，其中發(fā)現大量數據中項集的相關聯(lián)系的關聯(lián)規(guī)則(Association R

2、ule)挖掘是它的一個重要方向。 鑒于此，對經典的關聯(lián)規(guī)則算法進行了深入的分析和研究，并對原算法存在的不足之處，提出了一些改進方法，取得了一定的效果，研究內容主要包括： (1)改變了經典算法的單向搜索方法，運用了自項向下和自底向上相結合的搜索策略。無論項目集數目多少或是最小支持度大小，都能夠較快的找到頻繁集，實驗證明能提高算法的效率。 (2)利用自底向上生成的非頻繁項目集合來指導自頂向下的降維操作，可減少自頂向下

3、的侯選頻繁集的數量。 (3)利用矩陣的結構保存事務數據庫，減少計算機的I/O操作，利用事務數據庫壓縮存儲的性質對數據進行裁減，提高了對數據遍歷的效率。 (4)研究了數值屬性關聯(lián)規(guī)則的挖掘算法，利用聚類算法來劃分區(qū)間，然后將劃分后的區(qū)間映射為布爾屬性，最后發(fā)現用戶感興趣的關聯(lián)規(guī)則。 最后，將理論知識與實踐相結合，以學生成績分析數據倉庫為數據源，進行關聯(lián)規(guī)則的挖掘，同時以OLAP等工具對數據進行多維展現，實現數據分析