數據挖掘中關聯(lián)規(guī)則算法的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著科技的進步及網絡技術、數據庫技術的快速發(fā)展,數據來源越來越廣,人類所面對的信息量與日俱增,比如在商業(yè)、工業(yè)、行政、醫(yī)療、科研、保險等各行各業(yè),另外,政府、科研等相關機構投入了大量的人力、物力去搜集并存儲數據,隨著人們的習慣,不得不面對面對這樣的事實——數據信息無時無刻不在增長。然而我們卻沒有很好的利用現(xiàn)有的數據,讓其發(fā)揮應有的作用?；谏鲜鲈?本課題選擇研究數據挖掘技術,而目前存在許多的數據挖掘算法,本文重點研究關聯(lián)規(guī)則中的Apr

2、iori算法。
　　針對Apriori算法,本課題做了如下主要工作:
　　1)深入的研究學習了 Apriori算法,對 Apriori算法的思想以及工作流程有了更深入的了解和認識。
　　2) Apriori算法存在許多的缺陷,針對現(xiàn)有缺陷,本課題提出了一種改進的Apriori算法,改進的算法能有效降低數據挖掘次數、減少不可能成為挖掘關系的項集,并且應用更靈活。
　　3)將Apriori算法與貝葉斯網絡算法相結合構