動態(tài)關聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘領域中非常重要的研究方法之一,是一種能描述自身特性隨時間變化的關聯(lián)規(guī)則。關于動態(tài)關聯(lián)規(guī)則挖掘,本文做了以下工作:本文在相關理論研究的基礎上,首先,結合時間序列分析中自回歸求和滑動平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）,對動態(tài)關聯(lián)規(guī)則的元規(guī)則支持度計數(shù)建立模型,實驗結果顯示,構建的ARIMA（2,2,1）模型對支持度計數(shù)序列擬合效果較為精確,并且能夠將序列相對誤差控制在6%以內(nèi)。其次,在此基礎上結合灰色GM（1,1）模型,提出ARIMA-GM組合模型,并對元規(guī)則支持度計數(shù)建立ARIMA-GM模型,實驗結果顯示,該模型的擬合曲線不僅能反映序列的整體趨勢,還能充分考慮序列的細節(jié)變化,且ARIMA-GM模型因綜合單項模型的優(yōu)點而表現(xiàn)出更高的擬合精度,能將序列的相對誤差控制在4%以內(nèi)。最后,文章針對SQL Server數(shù)據(jù)庫中某大型超市在線銷售數(shù)據(jù),借助動態(tài)關聯(lián)規(guī)則算法挖掘出數(shù)據(jù)之間隱藏的關聯(lián)規(guī)則,根據(jù)給定的支持度、置信度的閾值,找出頻繁項集,挖掘出有價值的規(guī)則,并用文章提出的ARIMA-GM對元... 

【文章來源】：華北水利水電大學河南省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

一階差分序列的相關圖

支持度序列的單位根是不存在的。故，差分序列平穩(wěn)。圖 3-3 一階差分序列的相關圖Fig 3-3 The correlation graph of graph of the first difference

圖 3-5 殘差的相關圖Fig 3-5 The correlation graph of residual表 3-5 2016 年支持度序列擬合值分析表Tab 3-5 The table of fitted value of support sequence in 2016份tf tf 絕對誤差 相對誤差(%1 229 240.4667474 11.4667474 5.00731332 238 235.7502593 -2.2497407 -0.94526923 240 236.8155671 -3.1844329 -1.32684714 236 235.5275213 -0.4724787 -0.20020285 232 237.6790664 5.6790664 2.44787346 231 236.1739228 5.1739228 2.23979347 237 233.5534592 -3.4465408 -1.45423668 243 234.5251360 -8.4748640 -3.48759849 237 237.6144974 0.6144974 0.2592816

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于動態(tài)關聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡用戶行為分析[D]. 劉宗成.蘭州交通大學 2015
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本文編號：3041092