基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)在許多行業(yè)的決策支持中起到關(guān)鍵的作用。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中成果頗豐的研究分支，從各種事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則可以幫助許多決策的制定，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。
　　 本文在研究數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，分析推導(dǎo)出一條頻繁項(xiàng)集潛在的性質(zhì)，并應(yīng)用這條性質(zhì)對(duì)Apriori算法進(jìn)行了初步改進(jìn)。從獲取用戶(hù)具體挖掘需求的角度出發(fā)，提出了興趣項(xiàng)集、規(guī)則范式的概念，并在這兩

2、個(gè)概念的基礎(chǔ)上對(duì)Apriori算法再次改進(jìn)。然后，在綜合這兩個(gè)改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，提出了I_Apriori挖掘算法。隨后，依據(jù)遺傳算法具備高效全局優(yōu)化的優(yōu)點(diǎn)，提出了基于遺傳算法的Algorithm_BasedGA挖掘算法。
　　 最后，針對(duì)一個(gè)具體的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用實(shí)例，設(shè)計(jì)了并實(shí)現(xiàn)了挖掘系統(tǒng)，核心挖掘算法分別使用Apriori法、I_Apriori算法、Algorithm_BasedGA算法。結(jié)果表明兩種改進(jìn)的算法的正確性和有