【摘 要】
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在当前的复杂数据挖掘方法中,多是基于关联规则进行关联挖掘,一旦数据之间的关联性被大量的冗余关联打破,形成数据的无序性,就会出现挖掘耗时,挖掘错误较多的问题。为了解决
【基金项目】
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山西省重点学科建设专项基金项目（20101029）
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在当前的复杂数据挖掘方法中,多是基于关联规则进行关联挖掘,一旦数据之间的关联性被大量的冗余关联打破,形成数据的无序性,就会出现挖掘耗时,挖掘错误较多的问题。为了解决这一问题,本文提出一种基于信誉兴趣区间划分的数据优化查询算法。在海量的数据中,针对错综复杂的数据关系,通过信誉兴趣函数对数据进行较为清晰地划分。尤其在关联规则较为混乱的情况下,这种方法能够得到更为准确的数据分类区间。实验结果表明,这种数据挖掘方法针对大型数据库中的海量数据挖掘效果更佳,且挖掘算法速度更快,效率更高。
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