【摘 要】
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关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,其主要任务是发现大量数据中项集之间的关联.该论文对基于数据仓库的关联规则挖掘进行了研究,主要从体系结构和算法方面进行了讨
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关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,其主要任务是发现大量数据中项集之间的关联.该论文对基于数据仓库的关联规则挖掘进行了研究,主要从体系结构和算法方面进行了讨论,包括基本的理论和方法,以及基于数据立方体的维内和维间关联规则挖掘算法;对多层关联规则挖掘和基于约束的关联挖掘也进行了讨论.具体研究内容如下:1)对基于数据仓库的关联规则挖掘的系统结构进行了讨论,设计了一种集成数据仓库、OLAP引擎和关联规则挖掘引擎的系统结构.2)对基于数据仓库的关联规则挖掘算法进行了研究,主要集中在如何利用数据仓库的数据立方体进行有效的关联规则挖掘.提出了基于数据立方体结构的维内、维间关联规则挖掘算法,针对维间关联规则,该文结合立方体密度的不同设计了不同的频繁集发现算法.对基于数据仓库的多层关联规则发现方法也进行了讨论.3)讨论了基于约束的关联规则挖掘,主要从数据约束、立方体维/层次约束和规则约束方面进行讨论.4)设计了基于数据仓库的关联挖掘系统ARMiner,它以SQL Server2000为数据仓库平台,在由Analysis Services创建的数据立方体上进行关联规则挖掘.同时ARMiner也实现了对数据仓库中多维数据进行浏览功能.
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