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数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法. 相似文献
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继Agrawal与Srickant提出关联规则的挖掘的Apriori算法后,数据挖掘进入实质性的实用阶段,并得到飞速发展,在实践应用中发挥重要作用.并随之掀起了海量数据挖掘、数据仓库、OLAP的深入研究.针对海量数据的挖掘,随着事务的增加,数据随之增长,对新增数据采取有效挖掘的研究就变得尤为必要. 相似文献
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空间关联规则是空间数据挖掘所要发现的一种重要知识。一般的空间关联规则研究是基于传统的关联规则,然而这些方法在处理空间关系时是不适用的。同位规则问题的提出,很好的解决了挖掘正确有效的空间关联规则的需要。在介绍空间多维分类数据同位规则挖掘算法的基础上,对该算法进行了一点改进,使其能更好的针对不同的实际数据进行处理。 相似文献
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空间关联规则是空间数据挖掘所要发现的一种重要知识。一般的空间关联规则研究是基于传统的关联规则,然而这些方法在处理空间关系时是不适用的。同住规则问题的提出,很好的解决了挖掘正确有效的空间关联规则的需要。在介绍空间多维分类数据同住规则挖掘算法的基础上,对该算法进行了一点改进,使其能更好的针对不同的实际数据进行处理。 相似文献
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为了提高物联网海量数据的分析处理能力,采用Apriori算法对物联网数据进行规则关联处理。首先对物联网数据进行样本划分,并采用矩阵的方式存储,接着对数据样本进行标准化处理,并得到模糊相似矩阵,最后采用Apriori算法根据频繁项集进行规则关联。本文采用基于物联网的数字图书馆作为仿真对象,对用户行为数据进行数据挖掘,实验证明,该方法完成的物联网数据规则关联,置信度高,具有一定的应用价值。 相似文献
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近年来数据生成和收集技术的发展使得面向科研、管理等领域的数据集十分庞大,从而对海量数据集进行的信息提取变得更加迫切。文章对数据挖掘的概念及所要达到的目标进行剖析,对增量数据库关联规则挖掘算法进行研究,通过举例对数据库关联规则挖掘算法的实际应用进行了分析。 相似文献