【摘 要】
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随着数据挖掘技术的广泛应用,数据存储和处理技术也得到迅速发展。将海量流数据中蕴藏的有价值信息提取出来,为社会创造价值,是非常值得研究的课题。流关联规则挖掘是在数据
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随着数据挖掘技术的广泛应用,数据存储和处理技术也得到迅速发展。将海量流数据中蕴藏的有价值信息提取出来,为社会创造价值,是非常值得研究的课题。流关联规则挖掘是在数据流基础上进行的关联规则挖掘,其研究重点在于建立概要数据,并及时更新算法模型,达到快速获取关联规则的目的。本文将流关联规则算法应用于大规模社会调查数据,构建家庭画像,对我国居民家庭耐用品消费问题进行关联建模。文中对数据流关联规则挖掘的相关理论知识进行了系统总结,分析了大数据背景下大规模社会调查研究所面临的挑战及流关联规则的应用。实现和应用了FP_stream算法,在大规模社会调查数据背景下,构建了“交通工具消费关联”和“消费人群与耐用品消费类型关联”两种场景,并根据分析结果对耐用品消费问题提出相关建议。
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