关联规则分析及其在空间数据挖掘中的应用研究

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1、广西大学硕士学位论文关联规则分析及其在空间数据挖掘中的应用研究姓名：刘永彬申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：秦亮曦20070603关联规则分析及其在空间数据挖掘中的应用研究摘要今天，我们已被各种数据所淹没。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，是当今数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。关联规则作为数据挖掘中的一项重要技术，具有广泛的应用领域。随着空间技术的不断发展，对空间数据库中发现隐含知识需求日益

2、增长，出现了基于空间数据库的数据挖掘技术一空间数据挖掘技术。本文研究的是关联规则分析技术在空间数据中的应用研究。本文完成的工作如下：(1)首先阐述了数据挖掘、关联规则和空间数据挖掘的基本理论和技术。分析了关联规则中经典的Apriori算法和FP-growth算法，指出了算法中存在的问题以及研究的发展方向。(2)综合现有的一些技术，提出了基于压缩FP-树和数组技术的关联规则挖掘算法(CFPmiRe算法)，该算法一是采用了基于压缩FP-树的约束子树的挖掘方法，避免在挖掘过程中生成条件FP-树，减少内存占用；二是采用基

3、于数组的技术，减少FP-树的遍历时间，提高算法的效率。实验结果表明：该算法是一个高效的频繁模式挖掘算法，其性能优于Apriori、EcIat和FP-growth算法，而需要的内存却少于FP—growth算法。(3)通过详细分析基于映射位集合的MBSA算法的优缺点，针对其不适合大型空间数据挖掘及没有利用到频繁集的Aptiori性质的缺点，提出了一种基于划分(partitioning)和apriori性质位集合的两阶段关联规则挖掘算法TP-PB(TwoPhaseAssoc；atjOl3RuIeAIgorithmbas

4、edPartitioningandBitSetWithAprioriproperty)。通过性能对比，TP-PB挖掘效率更高，并且非常适合于大规模空间数据挖掘。由于使用了划分技术，TP—PB非常适合用于处理大规模空间数据，具有良好的可扩展性。我们把TP-PB算法应用到基于空间数据的精确农业中，得到了较好的结果。关键词：数据挖掘关联规则空间数据挖掘Apriori算法CFPmine算法MBSA算法TP-PB算法lIRESARCHONASSoClATIoNRULESANDAPPLICATIONINSPATIALDATA

5、MININGABSTRACTToday,weareimmergedinoverwhelmingdata．Dataminingisaprocesstofindunderlyingandusefulinformationfromamassofincomplete，noisy,fuzzyandrandomdatathatpeopledidnotknowbefore．Dataminingisamongthebiggestconceminscientificresearchaswellasthedevelopmentand

6、applicationaboutdatabase．Associationruleminingisoneofthemajorresearchissuesindataminingandoftremendoussignificanceinbusiness，scienceandotherdomains．Withdevelopmentofthespatialtechnique，thedemandfordiscoveringinterestingandpotentiallyusefulknowledgefromspatial

7、databaseisontherise．ThetechniqueofdatamininginSpatialdatabases·-····Spatialdataminingcameintoexistenceconsequently．ThispaperistheanalysisofspatialdatabasesforassociationrulesThemainworksinthepaperareasfollow：(1)First，somebasictheoriesandtechniquesofdatamining

8、，associationrulesandSpatialdataminingarereviewed．Thealgorithmsofassociationruleminingisdiscussed，coveringissuesrangingfromApriorialgorithmtoFP·growthalgorithms．Someproblemsthatexistinthea