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

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)社會改變了人們的行為方式和思考方式,在這個信息社會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)科越來越成為社會關(guān)注的焦點。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的重要研究內(nèi)容,研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是為了從大量的數(shù)據(jù)中找出項與項之間的相關(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),然后對關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法—apriori算法進行了詳細的介紹,接著對數(shù)據(jù)挖掘的重要方法之一的遺傳算法進行簡要的介紹,包括遺傳算法的基本術(shù)語和運行過程。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傳統(tǒng)框架。興趣度表征一個規(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的興趣度模型,然后從理論上和實驗兩個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,對遺傳算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則研究現(xiàn)狀和不足進行了總結(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興趣度模型進行結(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)存在的兩個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行實驗對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)用價值,可將其應(yīng)用到科研和實踐中。
【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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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22-23
• 2.6 遺傳算法的運行過程及相應(yīng)說明23-29
• 2.6.1 編碼24-25
• 2.6.2 適應(yīng)度評價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 本章實驗算法描述39-41
• 3.7 實驗結(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49-50
• 4.4 兩個比較算法的簡單描述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 實驗設(shè)計與分析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 實驗結(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)則挖掘算法的實驗結(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)則挖掘算法的實驗結(jié)果60-62
• 4.6.3 基于遺傳算法和改進興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的實驗結(jié)果62-64
• 4.7 實驗結(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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本文編號：1050036