【摘 要】
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作者的论文题目为"数量关联规则算法研究和数据挖掘原型系统设计",该文是对作者研究生期间所做研究工作的总结.随着关系数据库的迅速发展和成熟,特别是数据仓库技术的发展,相
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作者的论文题目为"数量关联规则算法研究和数据挖掘原型系统设计",该文是对作者研究生期间所做研究工作的总结.随着关系数据库的迅速发展和成熟,特别是数据仓库技术的发展,相关的数据和信息是存在关系数据库或数据仓库中.关系数据库及数据仓库的数据类型非常丰富,数值属性是其中最为普遍的属性类型.而关联规则是存在于数据库关系表属性间的一项重要知识,因此研究适合关系数据库的数量关联规则挖掘算法,有非常普遍和实际的意义.鉴于目前该领域研究的现状、发展趋势和应用前景,我们选择了这一课题开展相关工作.该文的研究主要包括数量关联规则的挖掘步骤及QARM算法、数值属性离散化问题及算法、数量关联规则的聚类方法挖掘和数据挖掘原型系统框架设计等.我们通过对Boolean关联规则挖掘算法的研究,结合数值属性的特点,提出了数量关联规则挖掘的一般步骤,并提出了QARM算法.数值属性的处理是数量关联规则挖掘的关键问题,我们总结了几种常用的离散化算法,并深入研究了关联规则挖掘中数值属性离散化的几种策略.针对数量关联规则挖掘可能出现的问题,如规则的冗余,我们提出了数量关联规则的聚类方法挖掘.最后,我们还设计了一个数据挖掘原型系统UNMiner的框架,并实现了部分功能.UNMiner系统是一个试验平台,用它可以对数据挖掘算法进行测试,以检验数据挖掘算法的有效性.UNMiner系统也是数量关联规则算法研究的实验平台.
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