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为了克服当前关联规则挖掘方法得到的关联规则集过大,而且因为没有针对性导致用户无法理解的现象,提出用户兴趣项和用户兴趣维度成员的概念,用来表达用户对事务集中数据分析对象的关注,从而将关联规则挖掘算法和用户的分析意愿结合在一起。并进一步给出基于数据仓库环境下OLAP操作和聚类分析的关联规则挖掘的技巧。新的关联规则挖掘技巧将当前关联规则挖掘方法和数据仓库环境下的OLAP和聚类分析有机地结合在一起,较现有方法可以减少挖掘出的关联规则的数量并真正挖掘出用户所关注的数据分析对象的关联规则。