基于关联规则的数据挖掘算法.docx

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1、基于关联规则的数据挖掘算法龙源期刊网2022/088a5881f71fb7360b4c2e3f5727a5e9856a2790dksubxxthcb.基于关联规则的数据挖掘算法胡涛;：（电子技术与软件工程）2022年第02期摘要在数据挖掘技术中，基于关联规则的数据挖掘算法是较为重要的一个课题，是我国信息技术领域的热门研究课题。基于此，本文从数据挖掘算法入手，对基于关联规则的数据挖掘算法进行了分析，将这一算法的原理作为基础，提出了提高数据挖掘算法概率的改良措施，意在提高数据挖掘算法的处理效果，使其应用于更多领域中。【关键词】关联规则数据挖掘算法反应机制在基于关联规则数据挖掘算法中，有很多算法，比

2、方Apriori算法、完全频繁项集挖掘算法以及Patition算法等。但是这些算法需要大量的候选集，导致数据挖掘的效率比拟低。近些年来，很多研究学者都对数据挖掘算法效率的提升进行了分析研究，也获得了一定的成效，然而就改良的数据挖掘算法来讲，存在着各自的优缺点。因而，仍然需要加强对数据挖掘算法的分析和研究。1数据挖掘算法概述作为一种先进的信息处理技术，数据挖掘技术具有非常高的商业价值，该技术能够帮助人们改变传统的联机查询，而是将数据的应用提升到决策分析预测等方面。常用的数据挖掘技术主要包括规则归纳、支持向量、模糊集以及统计方法这四个特点。数据挖掘技术应用的挖掘方法非常多，比方，现代数学分析法、证据理论法、神经网络发以及遗传算法等；数据挖掘技术的使用对象也比拟广泛，比方，空间数据库、事态数据库、多媒体数据库以及遗产数据库等。2基于关联规则的数据挖掘算法分析2.1算法的原理在多种数据挖掘算法中，基于关联规则的数据挖掘算法是最基本的算法之一，这种算法的适用性和可操作性都比拟强，而且特别简单。详细原理如下：首先进行数据出现频率支持度和关联规则可信度的设定，然后通过特定的算法在已知的数据中找到知足支持度要求的频繁项集，并在该项集中应用剪枝等多种策略来获取知足可信度要求的关联规则。在关联规则数据挖掘算法中，频繁项集确实定是重点研究内容。2.2算法的改良2.2.1实现机制