【摘 要】
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关联规则挖掘是数据挖掘中研究较早而且至今仍最活跃的研究分支之一。本文正是在这种背景下而研究的。关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互关系的有
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关联规则挖掘是数据挖掘中研究较早而且至今仍最活跃的研究分支之一。本文正是在这种背景下而研究的。关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互关系的有关知识。由于关联规则提取需要重复扫描数据库,因而提高算法的效率是至关重要的。本文对基于概念格理论的关联规则知识发现的问题进行了研究,主要内容包括:关联规则挖掘研究、概念格理论基础和Bordat算法的研究和改进,并对如何从已得到的概念格上提取有效的关联规则的问题进行了研究。文章最后通过在不同的数据集上进行算法实现,证明了改进后的算法的可扩展性和在时间效率上的优越性;并描述了从格上提取有效关联规则的方法。
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