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关联规则算法的改进及其应用研究

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毕业论文范文题目：关联规则算法的改进及其应用研究，论文范文关键词：关联规则算法的改进及其应用研究
关联规则算法的改进及其应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：信息技术的飞速发展及广泛应用,在各行各业中积累了大量的数据,从而使得数据挖掘技术成为数据库和人工智能等领域研究的热点课题,得到了科学界和产业界的广泛关注。关联规则是数据挖掘领域的重要研究内容之一,其挖掘目的是从数据集中发现项与项之间有趣的关联和相关关系,这种关系不仅可以描述数据对象历史发展的规律性,而且可以用它根据数据对象当前的发展现状来预测其未来的发展趋势,其应用领域已从最初（文章此处忽略..）的零售业扩展到现在的电信业、金融保险业以及IT业等。数据挖掘的研究,主要是算法及其应用的研究。简单地说,数据挖掘就是从大量的数据中发现潜在的、有用的知识,面对海量的数据,算法的效率往往起着关键的作用,因此,研究和改进现有的算法,并在实际应用中验证算法的正确性和有效性,具有十分重要的意义。时间序列是一种重要的数据类型,它既具有数据集的一般特征,又有其自身的特殊性,一直以来,对金融（本文此处忽略..）时间序列的分析研究始终是经济学和统计学的一个热点,其研究结果对于制定精确定价和预测决策是至关重要的。如果能运用先进的数据挖掘技术分析这些数据中所蕴含的、有用的模式,这种探索性研究显然在理论上和实践指导上都具有重要的意义。本文在对关联规则的基本理论以及关联规则挖掘的经典算法进行研究的基础上,首先针对经典算法中所存在的不足,提出了一种基于支持度计数矩阵(SupportCountMat（本文此处忽略..）rix)和事务布尔矩阵(TransactionBoolMatrix)的关联规则挖掘算法TB-SCM,此算法只需要扫描一次数据库来生成支持度计数矩阵和事务布尔矩阵,通过扫描这两个矩阵就可以得到频繁模式的完全集,并产生满足最小支持度和最小置信度的强关联规则。理论及实验分析表明,此算法较经典的关联规则挖掘算法具有一定的优越性。其次,结合时间序列关联规则分析的特点及实际应用的需求,在已改进算（此处忽略..）法的基础上,设计了一个基于TB-SCM的时间序列关联规则挖掘算法,使得算法在能够高效地产生目标关联规则的同时,有效的减少冗余规则的产生,并设计实现了一个基于TB-SCM算法的期货时间序列关联规则挖掘原型系统。最后,使用所实现的时间序列关联规则挖掘系统,探索了新算法在石油期货价格分析中的应用,以实证检验的方式进一步证明了系统的可用性、有效性及在实际应用中的优势。

以上为本篇毕业论文范文关联规则算法的改进及其应用研究的介绍部分。

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