关联规则挖掘算法的改进及其在省师范生基本功比赛系统中的应用

发布时间：2024-03-16 04:52

　　信息技术高速发展,全球数据的暴增,数据挖掘于上世纪80年代末应运而生。数据挖掘技术需要综合多个学科专业知识,关联规则挖掘就是其中之一,Apriori算法是一种经典算法,在多个领域被广泛使用。但它存在一些缺点,比如需要多次扫描数据库,产生大量无用的候选项集等。本文对数据挖掘技术进行了较为深入的分析和研究,尤其是关联规则数据挖掘技术。对经典Apriori算法进行了详细探讨,分析了已往数据挖掘中关联规则算法的四种改进策略,在此基础上,本文综合运用上述的改进策略,提出了两种优化的关联规则挖掘算法,一种是基于矩阵和TID的MApriori算法;另一种是基于Hash和矩阵的HApriori算法,两种算法都基于矩阵基础,主要是矩阵的相关运算操作能有效减少程序的执行时间。两种算法都针对频繁项集的产生和减少事务数据库的扫描次数作了较好的改进,从实现的比对效果看,有了较好程度的优化。其次,在关联规则算法中,引进了关联系数,有效地减少了许多冗余规则的产生,为用户寻找自身需要的规则带来很大的方便。最后,设计了省师范生基本功比赛系统,将新的关联规则挖掘算法应用到该系统中,对选手的原始数据进行预处理,改变传统的用...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文研究工作
    1.4 论文组织架构
第2章 数据挖掘理论
    2.1 数据挖掘的基本概念
        2.1.1 数据挖掘的定义
        2.1.2 数据挖掘的对象
    2.2 数据挖掘的流程
    2.3 数据挖掘的方法
    2.4 关联规则的基本概念
    2.5 关联规则挖掘的主要步骤
    2.6 关联规则的经典算法
        2.6.1 Apriori算法介绍
        2.6.2 算法步骤
        2.6.3 算法的伪代码
        2.6.4 算法matlab程序
        2.6.5 算法实例
        2.6.6 算法流程图
        2.6.7 Apriori算法不足之处
第3章 算法改进
    3.1 Apriori算法改进策略
        3.1.1 基于散列的算法
        3.1.2 基于矩阵的算法
        3.1.3 基于图的算法
        3.1.4 基于TID的算法
    3.2 本文提出的两种算法改进策略
        3.2.1 基于矩阵和TID的MApriori算法
        3.2.2 基于hash和矩阵的HApriori算法
        3.2.3 两个算法的效率
第4章 改进的衡量规则——相关系数
    4.1 问题提出
    4.2 相关系数
    4.3 算法描述
    4.4 基于相关系数的关联规则挖掘实例
第5章 改进算法在省师范生基本功比赛系统的应用
    5.1 需求分析
    5.2 省师范生基本功比赛系统的构建
        5.2.1 报到系统
        5.2.2 成绩管理
        5.2.3 关联规则
        5.2.4 选手选拔
        5.2.5 技术支持
第6章 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表论文及参加项目



本文编号：3929141