關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究及其在美洲進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)性能提高、成本下降以及數(shù)據(jù)管理技術(shù)的成功運(yùn)用，社會(huì)信息化程度越來(lái)越高，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量急劇上升。然而，“數(shù)據(jù)豐富，知識(shí)匱乏”，決策者很難從海量的數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的知識(shí)。面對(duì)這一挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)挖掘有許多研究方向，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是其中最活躍的研究方向之一，它反映了大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)目之間的有意義關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系，其中最經(jīng)典的算法是Apriori算法。但是該算法在挖掘頻繁項(xiàng)集時(shí)需要產(chǎn)生大量的候選項(xiàng)集，多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，時(shí)間空間復(fù)雜度過(guò)

2、高。針對(duì)這一局限性，如何提高挖掘算法的效率就成為了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究的核心問(wèn)題。隨著各國(guó)進(jìn)出口交易往來(lái)的頻繁，進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)據(jù)對(duì)研究和分析貿(mào)易市場(chǎng)行情和趨勢(shì)所起的作用正日益顯現(xiàn)出來(lái)，而采用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)可以從海量的進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)據(jù)中得到有價(jià)值的關(guān)系和規(guī)律，從而為決策提供參考。本文對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了深入地研究，提出了一種改進(jìn)方法，并將此方法應(yīng)用于美洲進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)據(jù)挖掘中，得到可供決策參考的關(guān)聯(lián)規(guī)則。本論文具體工作如下：

3、1．理論介紹。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本理論進(jìn)行了詳盡的闡述，通過(guò)理論介紹為算法研究和系統(tǒng)應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。 2．算法研究。在理論認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，深入分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘經(jīng)典算法Apriori。針對(duì)大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的特點(diǎn)，提出了一種基于分塊編碼的新算法LCA，對(duì)其從理論、流程各方面進(jìn)行了詳細(xì)介紹并演示了其實(shí)現(xiàn)步驟。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較了LCA算法和Apriori算法，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性和優(yōu)勢(shì)。 3．系統(tǒng)應(yīng)用?；贘