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1、基于模式与规则寻找的数据挖掘研究3娄会东,苏瑞,金建军(1.广东外语外贸大学人事处,广东广州510420;2.桂林电子科技大学计算机与控制学院,广西桂林工大学图书馆,河南焦作454003)541004;3.河南理摘要:企业在商业运营中积聚了大量的数据,如何从大量的数据中找出有价值的信息,帮助企业分析产品市场走向并提供更好的商务决策是目前数据挖掘领域研究的热点.以Apriori算法为主,介绍了基于模式与规则寻找的数据挖掘技术中的模式与规则寻找方法、关联模式评估方法等,关键词:中图分类号:为企业数据挖掘系统的研究与设计提供有益的帮助.数据挖掘,模式,关联规则,Apriori算法TP311
2、.52文献标识码:A文章编号:1673-9798(2007)04-0467-05DataminingontheexplorationofpatternandruleLOUHui-dong,SURui,JINJian-jun(1.HumanResourcesDivisionofGuangdongUniversityofforeignstudies,Guangzhou510420,China;2.ComputerandControlInstituteofGui2linUniversityofElectronicTechnologyGuilin541004,China;3.Libraryo
3、fHenanPolytecnicUnivetsity,Jiaozuo454003,China)Abstract:Enterprisesaccumulatedagreatamountofdatainbusiness,fromwhichproductmarketorientationaswellasothervaluableinformationisanalyzed,whichusedtosupportdecisionsinbusiness.Therefore,thosedatabecomeasortofwealth.However,theamountofdataisincreasing
4、daybydaywiththechangingimpliedrule,thusitbecomesanurgentproblemhowtoefficientlyminemodelandrule,andcontinuouslyre2newtheefficiencyofalgorithm.Datamining,analysisoftheimpliedinformationinthedata,whichhasabrightprospectofapplication,providesanefficientdataprocessingmethodtoautomaticallyextractkno
5、wl2edge.Thepaper,focusedonthebasicalgorithmofthesearchingofassociationrules—Apriorialgorithm,introduceshowtosearchforpatternandrule.Keywords:datamining;pattern;associationrules;Apriorialgorithm0引言随着计算机科学技术的不断发展,各种各样的数据库管理系统已经逐步走进人们的生活.目前的数据库系统使企业无法从已积累的大量数据中发现被隐藏的关系和规则,即企业无法利用已积累的大量数据来预测未来的发展趋势
6、.因此,如何从海量的数据中提取出有用的信息已成为目前迫切需要解决的问题.20世纪90年代中后期,由于现实的需求促使了一种新型的数据分析技术———数据挖掘的诞生,并且很快成为一种决策支持的新手段.目前,各种数据挖掘软件的广泛应用,极大地提高了企业分析数据的能力,并为企业带来了良好的经济效益.3收稿日期:2007-05-17基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(60673191).作者简介:娄会东(1980-),男,河南平顶山人,研究实习员,从事数据仓库、模式识别领域的研究.E-mail:loudong@mail.gdufs.edu.cn中都存在着大量的结构,而且模式之间会存在泛化/特
7、化关系.而利用模式间的泛化关系可以得到一种简单的算法,以寻找出现在数据中的所有特定类型的模式[1].关联分析是一种用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的联系的方法.1993年,Agrawal等人[2]首先提出了交易数据库中不同商品之间的关联规则挖掘,并逐渐引起了专家、学者的重视.现在,它已经成功地应用到了商业领域,例如CRM(客户关系管理).所谓的CRM就是为企业提供全方位的管理视角,赋予企业更完善的客户交流能力,以实现客户收益率的最大化[3].它是一种能
