大数据背景下的关联规则挖掘算法研究

发布时间：2021-03-28 23:52

　　随着社会进入信息时代,大量的信息和数据成为了这个时代的特征。挖掘数据中隐藏的信息变得尤为重要,其中关联规则挖掘有助于确定数据库中对象之间的关系,并在许多决策系统中扮演着重要角色。然而,当下人们对于大数据的认识还是不够,对关联规则挖掘更是缺乏了解,不管是国内还是国外,对这方面的研究有着广泛的研究前景。本文主要是研究关联规则挖掘算法,主要工作如下:第一,对现有的关联规则挖掘算法以及相关改进研究进行了总结和分类,分析了现有的关联规则挖掘存在的问题,并对未来的研究工作进行了展望。第二,提出了一种基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法,通过扫描一次数据库,将其转换为0-1矩阵,避免了多次扫描数据库的问题,然后,根据相关性质对矩阵进行压缩,降低算法执行过程中的计算量;同时,考虑到项目具有不同的重要性,采取了加权的方法;且本算法在挖掘过程中能直接查找高阶频繁项集。实验结果表明,本算法能有效提高关联规则的挖掘效率。第三,提出了一种基于启发式搜索的并行化关联规则挖掘算法,采用位图排序来提高最大频繁事务的搜索效率;引入贪婪机制,确保算法各个阶段的优越性;运用启发式搜索,保证挖掘最大频繁项集的效率和可靠性;在S... 

【文章来源】：长沙理工大学湖南省

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１模式分类??

＊稀有模式??＊高维和巨型模式??图２．１模式分类??２．?３关联规则挖掘中的分类??２．３．１关联规则的分类??我们将数据中隐藏的某种规则或者联系统称为关联规则，关联规则的分类方式有很??多［７１］，不同的分类依据就有不同的方式：??（１）从处理数据的类型上分为布尔型关联规则和数值型关联规则??布尔型关联规则是用于判断某数据项是否存在，与数学中的逻辑运算类似。一般用??于处理离散或者种类化的数据。例如，布尔型关联规则：丨学校—学生丨，表明了学生存??在于学校中；数值型关联规则通常以数字字段形式出现，一般由数值区间表示，说明一??种量化关联关系。例如，｛睡眠时间“６－９小吋”、学习时间“１０－１２小时”―学生丨，这??个规则是数值型关联规则（或量化规则）。此外

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【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法[J]. 徐春,李广原,王玄,田换.  计算机工程与科学. 2016(05)
[2]基于预判筛选的高效关联规则挖掘算法[J]. 赵学健,孙知信,袁源.  电子与信息学报. 2016(07)
[3]一种利用差集的加权频繁项集挖掘算法[J]. 翟悦,郭杨,王玉姣.  辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2016(03)
[4]基于MapReduce的并行关联规则增量更新算法[J]. 程广,王晓峰.  计算机工程. 2016(02)
[5]基于矩阵加权的VMOApriori算法[J]. 陈波,段成永,高秀娥.  测控技术. 2016(01)
[6]基于项权值变化和SCCI框架的加权正负关联规则挖掘[J]. 黄名选,黄发良,严小卫,兰慧红.  控制与决策. 2015(10)
[7]扩展WIT-树融合Diffset策略的频繁加权项集快速挖掘算法[J]. 张亚梅,张皓,海本斋,廖晓飞.  计算机应用研究. 2015(12)
[8]基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘[J]. 周秀梅,黄名选.  计算机应用研究. 2015(10)
[9]一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法[J]. 赵志刚,万军,王芳.  计算机工程与科学. 2014(02)
[10]关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进[J]. 付沙,周航军.  微电子学与计算机. 2013(09)

硕士论文
[1]关联规则中的Apriori算法的研究与改进[D]. 王伟.中国海洋大学 2012



本文编号：3106481