【摘 要】
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该文包括数据挖掘的基本概念、数据仓库的相关技术、数据挖掘的数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换、数据归约等方法)、以及传统关联规则挖掘及Apriori算法、模糊
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该文包括数据挖掘的基本概念、数据仓库的相关技术、数据挖掘的数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换、数据归约等方法)、以及传统关联规则挖掘及Apriori算法、模糊关联规则和模糊关联规则算法在实际系统中的应用几个部分.在电信行业中,每天都有成千上万条通话记录.通过对这些大量数据的分析,可以挖掘出不同电话号码之间的相互关系及其它大量有用的信息.论文以佛山电信关于通话记录的数据挖掘为背景,在深入研究传统关联规则挖掘及Apriori算法的基础上,针对其在电信行业挖掘方面的局限性,结合模糊知识处理的理论和相关技术,提出了一种新的模糊关联规则算法及其改进公式.并研究了新算法及改进公式用于电信行业这个特定领域的特点.最后阐述了改进公式的实现过程.用实践证明模糊关联规则算法是一种行之有效的数据挖掘算法.当然,该算法不仅局限于电信行业,在我们所熟知的购物篮分析以及文本数据挖掘、空间数据挖掘等方面都有一定的实际意义,具有较好的通用性及可扩展性.
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