【摘 要】
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现代社会,生产力快速发展,通过不断变革生产信息技术,人们大大提高了创造和收集数据的能力,迅速扩大了数据资料的规模。急剧增长的数据资料和数据库迫使人们采用新的技术手段和工具来处理海量的数据,自动自主的帮助人们管理、提取并分析有用的信息,来发掘有价值的知识,为人们提供决策服务。由此,数据挖掘在这样的宏观背景下诞生。将数据挖掘技术充分运用到现实的生产中,提高企业生产的效率,降低生产成本。数据挖掘的应用范
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现代社会,生产力快速发展,通过不断变革生产信息技术,人们大大提高了创造和收集数据的能力,迅速扩大了数据资料的规模。急剧增长的数据资料和数据库迫使人们采用新的技术手段和工具来处理海量的数据,自动自主的帮助人们管理、提取并分析有用的信息,来发掘有价值的知识,为人们提供决策服务。由此,数据挖掘在这样的宏观背景下诞生。将数据挖掘技术充分运用到现实的生产中,提高企业生产的效率,降低生产成本。数据挖掘的应用范围较广,譬如聚类、预测、分类、异常分析以及相互关联性分析。数据挖掘中,关联规则是较为主要的研究对象。其中频繁项集的产生是最核心、最受关注的问题。本文详细地阐述了数据挖掘及关联规则的一些基本概念,并在实践中着重介绍了经典Apriori算法,分析发现其存在反复扫描数据库、效率低下等缺陷。从上述问题出发,对该算法进行改进。该改进算法通过缩小候选集,提前删除不满足的项集,防止反复扫描,提高Apriori算法的效率。经过改进后通过引入实例、导入数据并编写代码等方式来实现经典及改进的Apriori算法,通过对理论的分析与实验两个方面,证明了这种改进算法的科学有效性。
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