關聯(lián)規(guī)則算法研究及其在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘中的應用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)蘊藏在海量數(shù)據(jù)中的潛在知識，是當今最活躍的研究應用領域。關聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的一個主要研究分支，側重于尋找數(shù)據(jù)之間的依賴關系。關聯(lián)規(guī)則挖掘的核心問題是如何提高挖掘算法的效率，以及如何更好的應用于特定領域中。 中國傳統(tǒng)醫(yī)學是我國優(yōu)秀的民族文化遺產，中醫(yī)理論在長期的醫(yī)療實踐中積累了大量數(shù)據(jù)信息，挖掘出其中蘊含的寶貴經驗，是一項極有價值的研究工作。 本文重點是對關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究，基于直接頻繁閉超集改進算法

2、的設計以及在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘領域中的應用。論文研究的主要問題及相關成果如下： 在算法研究方面，本文研究了頻繁項集和頻繁閉項集的挖掘算法。頻繁項集的算法研究中，分析并實現(xiàn)了關聯(lián)規(guī)則頻繁項集挖掘的算法--Apriori算法和FP-growth算法。針對頻繁項集挖掘效率低且數(shù)量大的問題，研究了頻繁閉項集的挖掘算法，并引入直接頻繁閉超集的概念，在CHARM算法的基礎上，設計了一種能夠快速檢測候選頻繁閉項集閉合性的改進算法--CIABD算法