【摘 要】
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首先,该文就KDD的起源、概念、处理过程和研究现状进行了综述,并且简单介绍了几种主要的KDD技术.作为的研究重点,关联规则数据挖掘问题被提出,并且得到了详细的阐述.就如何解
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首先,该文就KDD的起源、概念、处理过程和研究现状进行了综述,并且简单介绍了几种主要的KDD技术.作为的研究重点,关联规则数据挖掘问题被提出,并且得到了详细的阐述.就如何解决关联规则挖掘问题该文介绍了三种经典算法:AIS算法、Apriori算法和DIC算法.其中,Apriori算法对候选集进行剪枝,大大减少了候选项目集的数量和计算时间,是关联规则挖掘算法中最具影响的一种.随后,在经典关联规则算法的基础上,该文提出了一种数据集划分算法DPARM.DPARM利用数据集中存在的概念层次对数据集进行划分,并分别从划分形成的数据块中进行关联规则的挖掘.通过实验得到以下结论:1)随着数据量的增大,该算法的挖掘效率优于Apriori算法;2)数据集划分的精度越高,该算法的挖掘效率越高.由于该算法比较占用系统内存,该文进一步指出了并行处理的改进思路.最后,就如何在关系数据库中实现关联规则的挖掘问题,该文提出了一个基于数据集市的关联规则挖掘系统,阐述了系统的框架结构和各部分实现中的关键技术.
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