【摘 要】
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关联规则发现是数据挖掘研究中的一个重要模式,有着广泛的应用领域.关联规则是描述数据库中数据项(属性、变量)之间所存在的(潜在)关系的规则.该文首先介绍了这一领域的基本
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关联规则发现是数据挖掘研究中的一个重要模式,有着广泛的应用领域.关联规则是描述数据库中数据项(属性、变量)之间所存在的(潜在)关系的规则.该文首先介绍了这一领域的基本概念和定义,关联规则发现过程,然后在此基础上基于公安数据仓库进行关联规则挖掘.主要研究内容如下:1.基于Apriori算法,提出一个新的挖掘多维关联规则的算法.2.在现有的研究中,数据库中的各个属性是按平等一致的方式加以处理的.然而,在现实世界数据库中并非如此,不同的属性往往有着不同的重要性.为了将它们反映出来,对属性引入权值,并由此提出了加权关联规则的发现算法.3.在以往的算法中,规则通常用确定的数值或概念来表示,往往不具有实际意义,而且不容易被用户理解.该文提出了模糊数据库中知识发现和模糊数据挖掘的概念,给出了该问题的形式化描述,提出了相应的模糊关联规则挖掘算法,能有效的挖掘在模糊数据库中潜在的有价值的知识.该文根据公安数据仓库的特点,利用标准SQL语句来实现关联规则的挖掘,使算法具有较好的性能,具有实用性有效性,而且加权关联规则和模糊关联规则能解决多维多层的公安数据仓库的数据分析,所以说该论题具有研究价值与实用价值.
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