本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法和改進(jìn)興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)社會(huì)改變了人們的行為方式和思考方式,在這個(gè)信息社會(huì)里人類積累海量的數(shù)據(jù),如何從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘出“黃金”知識(shí)變得越來越重要。因此,數(shù)據(jù)挖掘這門學(xué)科越來越成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的重要研究?jī)?nèi)容,研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是為了從大量的數(shù)據(jù)中找出項(xiàng)與項(xiàng)之間的相關(guān)關(guān)系。本文首先介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念和有關(guān)性質(zhì),然后對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法—apriori算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,接著對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的重要方法之一的遺傳算法進(jìn)行簡(jiǎn)要的介紹,包括遺傳算法的基本術(shù)語(yǔ)和運(yùn)行過程。在傳統(tǒng)支持度—置信度框架下挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則可能會(huì)挖掘出一些無用的甚至有誤導(dǎo)性的規(guī)則,而一些有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則卻不一定能被挖掘出來,于是引入了興趣度來改進(jìn)傳統(tǒng)框架。興趣度表征一個(gè)規(guī)則的有趣程度,通過它可將一些無用的有誤導(dǎo)性的規(guī)則給淘汰掉。本文首先提出了一種改進(jìn)的興趣度模型,然后從理論上和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)方面證明該興趣度模型要好于常見的興趣度模型。本文分析了遺傳算法在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的天然優(yōu)勢(shì),對(duì)遺傳算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則研究現(xiàn)狀和不足進(jìn)行了總結(jié),并且闡述了將遺傳算法和興趣度結(jié)合挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的思想。最后將遺傳算法和本文提出的改進(jìn)興趣度模型進(jìn)行結(jié)合,得到了一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,即基于遺傳算法和改進(jìn)興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。通過和已經(jīng)存在的兩個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明了本文提出的算法能更多地淘汰無趣規(guī)則,因而本文提出的算法是高效的,具有一定的應(yīng)用價(jià)值,可將其應(yīng)用到科研和實(shí)踐中。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 遺傳算法 興趣度
【學(xué)位授予單位】：廣西師范學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 概述8-14
• 1.1 數(shù)據(jù)挖掘8-11
• 1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘概念8
• 1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的過程8-10
• 1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用10-11
• 1.2 數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則11-12
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘與遺傳算法12-13
• 1.4 本文研究目標(biāo)及內(nèi)容13
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 關(guān)聯(lián)規(guī)則和遺傳算法相關(guān)介紹14-29
• 2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念14
• 2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘定理和性質(zhì)14-16
• 2.3 apriori算法16-22
• 2.4 遺傳算法引言22
• 2.5 遺傳算法的基本術(shù)語(yǔ)22-23
• 2.6 遺傳算法的運(yùn)行過程及相應(yīng)說明23-29
• 2.6.1 編碼24-25
• 2.6.2 適應(yīng)度評(píng)價(jià)25
• 2.6.3 選擇操作[19]25-27
• 2.6.4 交叉操作27-29
• 2.6.5 變異操作29
• 2.7 本章總結(jié)29
• 第三章 一種改進(jìn)的興趣度模型29-45
• 3.1 提升度的引入29-32
• 3.2 興趣度引言32
• 3.3 現(xiàn)有的興趣度模型32-34
• 3.3.1 概率興趣度模型33
• 3.3.2 差值的興趣度模型33-34
• 3.3.3 信息量興趣度34
• 3.4 新的興趣度模型34-36
• 3.5 本興趣度模型和其他其他興趣度模型的比較分析36-39
• 3.6 本章實(shí)驗(yàn)算法描述39-41
• 3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與比較41-45
• 3.8 本章小結(jié)45
• 第四章 一種基于遺傳算法和改進(jìn)興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法45-67
• 4.1 遺傳算法應(yīng)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的現(xiàn)狀和不足46
• 4.2 遺傳算法和興趣度結(jié)合挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的思想46-47
• 4.3 本文算法的實(shí)現(xiàn)過程47-50
• 4.3.1 編碼47-48
• 4.3.2 適應(yīng)度函數(shù)48
• 4.3.3 遺傳算法操作過程48-49
• 4.3.4 本文算法設(shè)計(jì)49-50
• 4.4 兩個(gè)比較算法的簡(jiǎn)單描述50-53
• 4.4.1 基于遺傳算法和提升度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法50-52
• 4.4.2 基于遺傳算法和差異興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法52-53
• 4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析53-57
• 4.5.1 遺傳算法的編碼53-56
• 4.5.2 參數(shù)設(shè)置56-57
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析57-64
• 4.6.1 基于遺傳算法和提升度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果57-60
• 4.6.2 基于遺傳算法和差值興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果60-62
• 4.6.3 基于遺傳算法和改進(jìn)興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果62-64
• 4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和比較64-66
• 4.8 本章總結(jié)66-67
• 第五章 總結(jié)與展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-71
• 附錄A 本文作者在攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文71-72
• 致謝72-73

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1 楊炳儒;綦艷霞;;感興趣度的研究綜述[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2001年10期

2 曹文平;;基于用戶知識(shí)的主觀興趣度度量方法研究[J];華南金融電腦;2007年07期

3 蘇云輝;張瑩;白清源;謝麗聰;謝伙生;;基于訪問興趣度的用戶事務(wù)聚類方法[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年04期

4 斯康;;關(guān)聯(lián)規(guī)則興趣度研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2008年24期

5 董輝;;基于興趣度的高職課程關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘[J];吉首大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

6 李佐軍;;關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘興趣度模型研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2014年06期

7 馬建慶;鐘亦平;張世永;;基于興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2006年17期

8 汪慎文;劉坤起;石艷麗;;基于興趣度的多值關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘[J];微計(jì)算機(jī)信息;2008年24期

9 鄧春林;鄒凱;;基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的圖書館讀者興趣度實(shí)證分析[J];情報(bào)理論與實(shí)踐;2009年04期

10 陸楠;梁正平;杜文峰;;一種面向商業(yè)智能興趣度的顧客目錄分割算法[J];信息與電腦(理論版);2011年03期

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1 周皓峰;高攀;施伯樂;;一個(gè)基于興趣度包含負(fù)屬性項(xiàng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則采掘算法[A];第十七屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2000年

2 曲爽;谷文祥;;基于興趣度和負(fù)項(xiàng)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究[A];2005年全國(guó)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

3 方煒煒;楊炳儒;唐志剛;楊君;;基于客觀興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則優(yōu)化算法研究[A];2008'中國(guó)信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 ;音樂，我不能沒有你[N];中國(guó)消費(fèi)者報(bào);2000年

2 李寶春;長(zhǎng)虹開創(chuàng)Portable視聽新時(shí)代[N];中華工商時(shí)報(bào);2003年

3 李寶春;長(zhǎng)虹移動(dòng)ＤＶＤ完美上市[N];經(jīng)濟(jì)參考報(bào);2003年

4 周童;Vista賺盡眼球[N];計(jì)算機(jī)世界;2007年

5 孫海東;國(guó)際科教大片為何無人喝彩[N];市場(chǎng)報(bào);2000年

6 本報(bào)記者 蘭海燕;誰(shuí)該先補(bǔ)“這一課”？[N];工人日?qǐng)?bào);2001年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李媛;基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法的研究與應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所）;2015年

2 楊強(qiáng);基于Web-log頻繁瀏覽路徑挖掘技術(shù)分析與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

3 姜盛彬;數(shù)據(jù)挖掘中基于興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則研究[D];湖南師范大學(xué);2015年

4 姚貝;基于Hadoop的用戶瀏覽路徑挖掘技術(shù)研究[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

5 高秋云;基于用戶興趣度和地理位置的活動(dòng)推薦[D];南京郵電大學(xué);2016年

6 包勇;基于遺傳算法和改進(jìn)興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法[D];廣西師范學(xué)院;2016年

7 沈建華;基于用戶興趣度的社區(qū)內(nèi)容推薦方法研究[D];東北大學(xué);2013年

8 吳杰;基于興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘[D];哈爾濱理工大學(xué);2009年

9 劉正紅;基于興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究[D];東北師范大學(xué);2009年

10 靳峰;基于興趣度的推薦系統(tǒng)研究[D];西安建筑科技大學(xué);2005年

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本文編號(hào)：1050036