【摘 要】
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时态数据反映了事物发生发展的过程,对其进行数据挖掘是非常有意义的。而数据库中含有海量数据,挖掘出贴近现实意义的时态关联规则是很困难的。时态关联规则挖掘算法中对聚类
【基金项目】
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2014年度辽宁省社会科学规划基金项目（编号：L14BTJ002）
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时态数据反映了事物发生发展的过程,对其进行数据挖掘是非常有意义的。而数据库中含有海量数据,挖掘出贴近现实意义的时态关联规则是很困难的。时态关联规则挖掘算法中对聚类思想的引用和对发现时态频繁项集的Apriori算法进行改进是关键的两步。本文讨论了Apriori算法的缺点和改进,提出了基于时态约束的关联规则挖掘的算法解决办法,并通过Visual Basic软件,以超市前端收款机所收集的信息为数据,对改进算法进行了测试验证,为算法的应用提供了依据。
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