【摘 要】
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随着信息产业化的快速发展,数据的产生与收集能力迅速提高。存储数据的爆炸性增长业已激起对新技术和自动化工具的需求,以便帮助我们将海量数据转变成信息和知识。数据挖掘正是
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随着信息产业化的快速发展,数据的产生与收集能力迅速提高。存储数据的爆炸性增长业已激起对新技术和自动化工具的需求,以便帮助我们将海量数据转变成信息和知识。数据挖掘正是在这个背景下应运而生的新学科,新技术。 本文首先介绍了数据挖掘概论,包括数据挖掘的定义、分类、涉及的学科技术、数据挖掘系统的设计方法以及相关的领域,如:数据库中的知识发现、数据仓库、联机分析处理、数据预处理技术等。 按照数据挖掘的模式类型分类,关联规则模式是其中的一个重要课题,而且在理论上发展得比较成熟,在具体应用上也有着很高的实用价值。本文用了大量篇幅介绍关联规则原理及应用。 本文主要对于关联规则挖掘作了深入的研究,在理论与实践上,针对具有丰富而复杂语义的挖掘对象,探索出一种基于属性相悖集的具有明确语义的关联规则挖掘方法APSM,此方法较具有普遍意义;并设计出一个具有良好通用性的关联规则挖掘系统的设计方案,针对学生测评系统实现出来。
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