【摘 要】
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随着数据库技术的成熟和数据应用的普及,大量数据的产生和收集导致信息资源呈爆炸性增长的趋势。传统分析方法已经无法满足管理者对数据处理的需求,如何有效的使用这些大量数据
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随着数据库技术的成熟和数据应用的普及,大量数据的产生和收集导致信息资源呈爆炸性增长的趋势。传统分析方法已经无法满足管理者对数据处理的需求,如何有效的使用这些大量数据成为目前面临的问题,寻求能够分析大量数据的技术成为一个迫切的需求,面对这一挑战,数据挖掘技术应运而生。在数据挖掘领域,关联规则的研究受到了极大的重视,本文着重对关联规则挖掘算法进行了研究,关联规则挖掘主要用于从大量、复杂的数据中发现各个属性之间的内在联系,得到对决策有潜在价值的知识和规则,具有重要的应用价值。本文针对Apriori算法存在对数据库扫描次数多和可能产生冗余的候选项集的缺点,借鉴AprioriTid的事务压缩和减少数据库扫描趟数的优点提出改进算法,只进行一次数据库扫描,节省了时间,使算法执行效率更高。将改进算法应用于银行客户关系管理系统中,对某省6个市区32138条真实数据,进行了预处理,如数据转换、数据整合及数据清理。通过对数据的预处理之后,将算法应用在数据上,进行了有意义的探索,得出了一些有用规则。
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