【摘 要】
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传统的关联规则挖掘主要集中于简单关联规则的情形,它不能发现一些复杂规则.针对这一问题,该文考虑了简单关联规则的扩展概念,重点研究复杂关联挖掘中以下几个具体问题.(1)在
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传统的关联规则挖掘主要集中于简单关联规则的情形,它不能发现一些复杂规则.针对这一问题,该文考虑了简单关联规则的扩展概念,重点研究复杂关联挖掘中以下几个具体问题.(1)在普遍化关联规则挖掘方面,提出了一种基于频繁模式树的普遍化关联规则挖掘算法,并通过提出的三种优化策略对其进行优化.(2)在量化关联规则挖掘方面,主要研究了基于模糊概念的关联规则挖掘问题.通过聚类方法对量化属性值进行聚类,由聚类中心构造模糊概念的模糊集及隶属函数,构造了量化属性域上模糊概念的自动生成算法.在此基础上,提出了一种基于模糊概念的量化关联规则挖掘算法.(3)在带限制的关联规则挖掘方面,提出了一种带限制的动态数据库中大项目集的增量式挖掘算法.(4)在多表关联规则挖掘和隐私保护方面,提出了项目集投影的概念和计数因子的概念,构造了一种跨表量化关联规则挖掘的算法.
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