摘 要:随着计算机技术的飞速发展,快速增长的数据量与匮乏的信息量形成了鲜明的对比,要想从中挖掘出有价值的信息,就要对数据进行专业化处理。本文简单介绍了数据挖掘与关联规则,并采用关联规则算法对超市商品间的销售进行了分析,同时对关联规则算法(Apriori算法)进行了改进,并将基本算法与改进后的算法——AprioriTid算法、DHP算法、Partition算法进行了比较,改善了关联规则算法的缺陷,得到了一些有用的信息,将有利于提高超市的销售额,增强市场竞争力。
关键词:数据挖掘,关联规则,关联规则算法,AprioriTid算法,DHP算法,Partition算法
目录
摘要
Abstract
1 引言 5
1.1 研究的背景与现状 5
1.2 研究的必要性 5
1.3 论文的研究内容与结构 6
2 关联规则挖掘算法——Apriori算法 6
2.1 数据挖掘 6
2.2 关联规则 7
2.3 在超市消费关联性中的研究 8
3 对Apriori算法的改进14
3.1 AprioriTid算法14
3.2 DHP算法20
3.3 Partition算法23
4 算法对比23
5 总结与展期24
参考文献 25
致谢 26