【摘 要】
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数据挖掘是信息技术自然演化的结果.随着信息技术的飞速发展,数据库技术已经系统的从原始文件处理演化到复杂的,功能强大的数据库系统.成熟的数据库系统保留了大量数据,可以
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数据挖掘是信息技术自然演化的结果.随着信息技术的飞速发展,数据库技术已经系统的从原始文件处理演化到复杂的,功能强大的数据库系统.成熟的数据库系统保留了大量数据,可以广泛的使用.数据丰富但信息贫乏的状况带来了对强有力数据分析工具的需求,需要一种工具将这些数据转换成有用的信息和知识,用于指导包括商务管理,生产控制,市场分析和科学探索等在内的多种活动.数据挖掘技术由此应运而生.该文阐述了对北京大学研究生院近20年的招生数据的挖掘实验过程,对关联规则挖掘最核心的Apriori算法进行了详细分析,并根据实验的具体情况对此算法进行了改进,通过对项目加权实现了对用户兴趣度量的个性化处理,通过对算法实现方式的优化完成了对原算法搜索效率的提高.从两种算法的对比分析可以看出,改进后的算法更有助于高效地挖掘感兴趣的关联规则.
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