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本文在針對關聯規則的Apriori 算法的基礎上,為了提高用戶數據挖掘的人機交互性能,
解決關聯規則挖掘產生冗余規則的問題,提出了基于用戶導向的關聯規則挖掘方法
SQL-IIAR 算法。
關鍵詞: 數據挖掘;關聯規則;用戶導向;SQL-IIAR 算法
數據挖掘是一個從大量數據中提取有用的、有趣的知識的處理過程。關聯規則數據挖掘
是數據挖掘中一種非常重要的模式。關聯規則挖掘是指從海量的數據庫中挖掘項集之間有趣的關聯或相關聯系。關聯規則的核心挖掘算法是Apriori 算法。但是該算法在挖掘過程中會產生大量候選項集,降低了關聯規則挖掘的效率;同時關聯規則挖掘會得到大量冗余規則,降低了關聯規則挖掘的有效性;并且關聯規則挖掘之用戶交互性能也較差。目前,諸多的學者針對Apriori 算法的不足,提出NIUA、FUP、partition 法、動態剪枝、PIUA 等等算法,但是總的來說,這些算法較復雜,效率較低,交互性較差。
為了方便、快速地從事務數據庫中挖掘出用戶感興趣的頻繁項集,本文在Apriori 算法的
基礎上,按照用戶設置的規則的前件和后件,將原始事務數據庫轉化為新的包含規則的前件和后件的新的數據庫,通過對數據的預處理,并改進Apriori 算法的挖掘過程,壓縮事務數據庫,提高了關聯規則的質量和效率。
解決關聯規則挖掘產生冗余規則的問題,提出了基于用戶導向的關聯規則挖掘方法
SQL-IIAR 算法。
關鍵詞: 數據挖掘;關聯規則;用戶導向;SQL-IIAR 算法
數據挖掘是一個從大量數據中提取有用的、有趣的知識的處理過程。關聯規則數據挖掘
是數據挖掘中一種非常重要的模式。關聯規則挖掘是指從海量的數據庫中挖掘項集之間有趣的關聯或相關聯系。關聯規則的核心挖掘算法是Apriori 算法。但是該算法在挖掘過程中會產生大量候選項集,降低了關聯規則挖掘的效率;同時關聯規則挖掘會得到大量冗余規則,降低了關聯規則挖掘的有效性;并且關聯規則挖掘之用戶交互性能也較差。目前,諸多的學者針對Apriori 算法的不足,提出NIUA、FUP、partition 法、動態剪枝、PIUA 等等算法,但是總的來說,這些算法較復雜,效率較低,交互性較差。
為了方便、快速地從事務數據庫中挖掘出用戶感興趣的頻繁項集,本文在Apriori 算法的
基礎上,按照用戶設置的規則的前件和后件,將原始事務數據庫轉化為新的包含規則的前件和后件的新的數據庫,通過對數據的預處理,并改進Apriori 算法的挖掘過程,壓縮事務數據庫,提高了關聯規則的質量和效率。
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