基于改进型数据挖掘模型的研究

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近年来在人工智能领域极具突出研究价值的是数据挖掘技术。数据挖掘技术就是从大量的无规则的数据中提取出潜在的人们感兴趣的知识。提取出的知识表现形式可以为概念、规则、规律、模式等等。目前数据挖掘算法有许多种,如经典的Apriori算法,FP-Tree等。而遗传算法自1975年由J.Holland提出以来,因其结构简单,采用模拟自然选择,适用于解决非线性问题,对于解决存在大量的无序的数据中的挖掘,遗传算法有独特的优势。本文基于遗传算法的优势,采用遗传算法进行关联规则的挖掘。
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