基于量化关联规则的敏感性分析方法研究与应用

发布时间：2017-12-20 00:16

  本文关键词：基于量化关联规则的敏感性分析方法研究与应用　出处：《西南石油大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 敏感性分析 量化关联规则 SA-Aprior算法 属性相对值

【摘要】：随着计算机的发展和普及,数据信息急剧增多,然而在如此多的数据中获得有效信息,挖掘出数据背后蕴含的关联信息越来越难。数据敏感性分析在发现数据背后蕴含的有效信息提供了一种比较常用的数据分析方法,帮助人们发现有效的信息并应用在各个领域,目前已成为研究热点。已有的敏感性分析方法,其基本思想是一种定量描述模型输入变量对输出变量的重要性程度的方法,存在效率低和合理性难验证。数据挖掘技术是为了在大量数据中发现数据集中属性之间的联系,其中关联规则挖掘技术是其中主要的分析方法,研究比较成熟并且应用也广泛,但是其挖掘出的关联规则会存在大量无用和不感兴趣的规则且不能挖掘出元素之间的敏感程度。因此将数值型属性值用其变化比例代替,挖掘得到的关联规则就能反映出属性值变化程度之间的相关性,进而分析属性之间相互影响的重要性程度,把属性间的相关性分析和敏感性分析融为一体,是一种有实用价值的数据分析新方法。本论文提出了一种基于量化关联规则的敏感性分析方法,该方法利用相对值概念描述数值型属性的变化程度及其对目标属性变化的影响和属性之间的变化的影响,基于等宽分区完成相对值离散化,通过SA-Apriori算法找出相互影响程度高和有兴趣的关联规则。基于该方法,提出了相对分值概念以及建立了两种不同的敏感性兴趣度指标。某个或者几个属性的变化范围越小但是对另外一个或者几个目标属性的影响变化范围越大,那么这种规则就越敏感。第二,在QT平台下编程实现了基于量化关联规则的敏感性分析方法的分析软件,并对其核心板块的设计和实现进行了详细的介绍。第三,通过对某高校学习数据结构学生试卷成绩按照自主划分的知识点进行重新统计,从而实现对数据结构课程中每个学生某个知识点的成绩按照不同的数据粒度、不同的相对分值概念以及建立了两种不同的敏感性兴趣度指标对该方法进行了实证研究。实验表明算法能实现敏感程度的分析。在不同粒度上不仅发现了有用的敏感性关联规则且以知识块为粒度的数据粒度效果最好;在不同的相对分值概念上,要结合属性的性质和特性具体分析;在不同的敏感度兴趣指标上,对这个指标的选择与挖掘的结果有关。
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1310002