【摘 要】
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发现关联规则的问题是数据挖掘的一个重要方面,现已提出多种关联规则挖掘算法,其中最著名的是R Agrawal提出的Apriori算法。Apriori算法属于间接挖掘方式,其后提出的Apriori改进
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发现关联规则的问题是数据挖掘的一个重要方面,现已提出多种关联规则挖掘算法,其中最著名的是R Agrawal提出的Apriori算法。Apriori算法属于间接挖掘方式,其后提出的Apriori改进算法或其它算法也属于间接挖掘的算法,因此,很多人把关联规则挖掘归至间接数据挖掘一类。 然而,在实际应用中,考虑到不同商品各自特性的不同,对所有的商品设置统一的最小支持度并不合适,因此需要对不同商品设置不同的支持度,这一点采用间接挖掘方式是无法完成的。另外,对于多层关联规则挖掘及其概念分层的工作,也不适合间接挖掘。由此本文提出了属于直接挖掘方式的基于目标属性的关联规则挖掘。 论文中提出了一个改进自Apriori算法的基于目标属性的关联规则挖掘算法,这个算法对于不同目标属性的关联规则挖掘是相互独立的,因此相比Apriori算法虽然会产生重复工作,但是引入并行计算以后,效率得到了大大的提高。通过实验分析后得出结论,对于同样的问题,采用基于目标属性的挖掘方式,引入并行计算后,效率要比采用间接挖掘方式的Apriori算法高得多。 在基于目标属性关联规则挖掘的前提下,有很多应用于分类问题的方法如判定树、遗传算法、神经网络等都可以应用到关联规则挖掘中来。在论文中,对遗传算法和判定树在关联规则挖掘中的应用作了一定的探讨,限于作者水平、精力有限,只能是抛砖引玉,相信在这方面还有更多值得研究的东西。
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