【摘 要】
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随着数据采集技术的不断发展,使得我们可以获取海量的数据,数据库的储存和检索功能已变得越来越强.但是随之而来的问题是:如何才能从这些海量数据中提取出有用的信息和知识呢
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随着数据采集技术的不断发展,使得我们可以获取海量的数据,数据库的储存和检索功能已变得越来越强.但是随之而来的问题是:如何才能从这些海量数据中提取出有用的信息和知识呢?20世纪80年代后期,数据挖掘技术应运而生,它能从大量的数据中提取对决策者有用的信息.数据挖掘技术不断发展,已出现很多分支.20世纪90年代初,R.Agrawal等人提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.该文首先阐述了数据挖掘技术和数据挖掘工具的发展概况,系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念;关联挖掘算法数十年来发展迅速,该文介绍了关联规则算法的历史沿革;通过定义匹配、连接和修剪这三个基本操作,详细描述了关联规则挖掘中的三个重要算法:Apriori算法、DHP算法和FP-growth算法;在关联规则同其它数据挖掘分支的交叉领域,介绍了关联规则分类,结合粗糙集中的知识约简思想,提出集成属性约简和关联规则的分类方法;在应用方面,该文侧重于关联规则挖掘算法在数据挖掘系统中的应用,结合863课题,讨论了分布式计算环境下数据挖掘系统的结构,并将关联规则算法组件化,应用于电信营业部门的历史数据,在这样的数据挖掘平台中,关联规则挖掘组件具有很好的升级性和易用性.
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