【摘 要】
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关联规则的研究是数据挖掘的重要内容之一,现行的关联规则挖掘算法大多只针对单一数据库进行挖掘,但是实际应用中,往往碰到多个数据库的情况,由于单一数据库和多数据库的不同
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关联规则的研究是数据挖掘的重要内容之一,现行的关联规则挖掘算法大多只针对单一数据库进行挖掘,但是实际应用中,往往碰到多个数据库的情况,由于单一数据库和多数据库的不同,在对多数据库进行挖掘时会出现一些问题,本文针对这些问题进行了细致的分析并提出了解决方案。论文的研究成果如下:(1)当同时挖掘多数据库中的正负关联规则时,有可能会引起知识冲突问题,本文在前人对多数据库挖掘的基础上采用了一种关联规则合成模式,并利用合成相关性解决了知识冲突问题,提出了PNNR-MDB算法,实验表明该算法能够正确地挖掘出多数据库中正负关联规则,并利用模拟数据实现了其应用。(2)多数据库中挖掘出的规则数量巨大,为了修剪那些兴趣度不高的规则,本文将P-S兴趣度方法扩展到多数据库中来进行正负关联规则挖掘,并提出了PNAR_MDB _on P-S measure算法,从而易于用户选择有兴趣的规则。(3)多数据库中的全局例外规则对于总公司因地制宜为少数几个公司制定相应的策略非常重要,本文提出了一种从多数据库中挖掘全局例外规则的方法,给出了一种MGER-MDB算法,挖掘出多数据库中的全局例外规则,并且通过实验表明该算法是有效的。
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