【摘 要】
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该文对三种数据挖掘算法进行了研究,并对这些算法作了改进,其中包括:关联规则挖掘算法、事件序列中频繁情节挖掘算法、决策树挖掘算法.对于关联规则挖掘问题,针对当前挖掘算
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该文对三种数据挖掘算法进行了研究,并对这些算法作了改进,其中包括:关联规则挖掘算法、事件序列中频繁情节挖掘算法、决策树挖掘算法.对于关联规则挖掘问题,针对当前挖掘算法需要对数据库进行多次扫描,以及在识别频繁项目集时采取模式匹配等问题,提出采用新的数据结构,使得通过简单的数据库操作就可识别频繁项目集,而且算法在计算时所需访问的数据库在不断减小,从而提高了挖掘的速度.在该算法的基础上,论文对多层交联规则挖掘问题进行了研究,并将改进算法的应用拓展到多层关联规则挖掘中,提出相应的挖掘算法.对于事件序列数据的挖掘问题.针对HeikkiMannila等的人算法没有考虑大数据集,且只可挖掘两类情节等问题,论文提出了一种改进的算法,该算法能挖掘所有可能的频繁情节,同时在算法中采用数据分割技术,使得算法适合挖掘大数据集.
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