【摘 要】
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随着计算机和自动数据收集工具的应用,大量的数据已经被持续地收集和存储在数据库中,由此产生了从大量数据库中挖掘令人关注的信息的巨大需求。关联规则是一种从大量数据仓库
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随着计算机和自动数据收集工具的应用,大量的数据已经被持续地收集和存储在数据库中,由此产生了从大量数据库中挖掘令人关注的信息的巨大需求。关联规则是一种从大量数据仓库中发现强关联或内在联系的数据挖掘技术,发现的规则可帮助进行市场或销代分析,决策支持和企业管理。关联规则的一个经典算法为Apriori算法。但随着数据库规模的不断扩大,该算法显示出了缺点。Apriori算法是一个逐层迭代和候选产生一检测算法。计算每一个候选项的计数将占用大量CPU计算时间。在本文中,提出一种关联规则挖掘方法,即基于联机分析处理(OLAP)技术与关联规则挖掘算法,这种算法把当前普遍应用的联机分析处理技术和关联规则挖掘Apriori算法综合起来。这种算法已在超市智能决策分析工具软件DBMiner系统中实现。研究数据显示这种基于联机分析处理的关联规则挖掘算法对比原有的算法在稳定性和运算效率上具有优。
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