关联规则挖掘算法的研究与实现

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本文首先对数据挖掘和关联规则挖掘技术发展现状进行了研究,然后对数据库中挖掘关联规则的经典算法Apriori算法和一些改进算法进行分析后,针对算法的一些不足,提出了一种改进的关联规则挖掘算法CBApriori算法。该算法的核心是根据聚类思想生成不同事务长度的聚类表替代原始数据库,减少对庞大数据库的扫描次数,并设置多最小支持度,以便根据用户需求快速减枝,获得较高的挖掘效率。 在前述研究的基础上,设计并实现了一个以CBApriori算法为核心的可视化挖掘工具原型。在挖掘工具中实现了挖掘结果可视化,使用户可以直观、快速理解挖掘的关联规则。最后,针对数据挖掘的隐私保护和信息安全问题进行研究,介绍了一种基于随机响应技术的数据伪装方法,并结合关联规则挖掘算法进行了讨论。
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