大型数据库的模糊关联规则挖掘算法研究

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Ｒｅｅｒｈｏｕｚｙａｓｃａｉｎｒｌｉｎｇａｇｒｔｍｏａｇａａｓｓａｃｎｆｚｓｏｉｔｏｕｅｍｎｉｌｏｉｈｆｒｌｒｅｄｔｂａｅ
Ｃａ，ＬａｇＷＵａＵＩｉｎＪＩｎ，ＱｉＸｉ
ＡｂｔａｔＴｄｒｓｅｉｆｒｔｎｌｓｎｅｌｗｆｃｅｃｒｂｅｉｅｒｃｓｆｎｎｅａｓｃａｉｎｒｅｎｔｅｌｒｅｄｔ — ｓｒｃ：ｏａｄｅｓｈｏｍａｉｓａｄｔｔｎｏｏｈｏｅｉｎｙｐｏｌｍｔｏｅｓｏｍｉｉｇｔｓｏｉｔｉｎｈｐｈｏｕｌｓｏｇａａｈａ
摘要：为解决传统关联规则挖掘算法对大规模连续数据库进行挖掘时所产生的信息损失和效率低下等问题，给出一种改
进的模糊关联规则挖掘算法，称为ＦＡＲＬＤ算法。该算法利用模糊均值聚类算法解决离散属性间隔之间出现 “ — ＭＶＱ尖锐边界”的问题，同时算法引入有向无环图和字节向量用以提高频繁项目集的计算效率，并吸取分区算法的优势，决对该数据解库挖掘时磁盘操作频繁的问题，个算法只需扫描两次数据库。实验结果表明，整该算法比传统算法具有更高的执行效率。关键词：大型数据库；模糊Ｃ均值聚类算法；连续属性；字节向量结构；分区算法一中图法分类号：Ｐ１Ｔ３ｌ文献标识码：Ａ文章编号：００７２２１）０３２ —４１０ —０４（０１１— ４０４
３２２１，ｏ３，ｏ０计算机工程与设计Ｃｍｕｒｎｉｅｎｄｅｇ４４０１Ｖ１２Ｎ．．１ｏｐｔＥｇｅｉａＤｓｎｅｎｒｇｎｉ
大型数据库的模糊关联规则挖掘算法研究
崔建，李强，吴瑕
（军雷达学院预警监视情报系，湖北武汉４０１）空３０９
Ｍｅｎｉ，ｔｅａｇｒｈｉｒｖｓｈｏｕａｉｎｌｆｃｅｃｆｒｑｅｔｔｍｓｔｙｉｔｏｕｉｇｔｅＤＡＧ（ｉｅｔｄａｙｌｒｐｓａｗｈｌｈｌｏｉｍｅｔｍｐｏｅｅｃｍｐｔｔａｉｉｎｙｏｆｅｕｎｅｅｓｒｄｃｎｔｏｅｉｂｎｈｄｒｃｅｃｃｉｇａｈ）ｃ
（ｅａｍｅｔｆａｙＷａｎｎｕｖｉａｃｔｌｅｃ，ＡｒｏｃａａｓｔｔＷｕａ３０９ｈｎ）ＤｐｒｎＥｒｒｉｇｒｅｌｅｎｅｉｎｅｉｆｒｅｄｒｎｔｕｅｔｏｌＳｌｎＩｌｇＲＩｉ，ｈｎ０１，Ｃｉａ４
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ｉｓｇｅｔｄＦｓｕｇｓｅ．ＣＭ（ｕｚ — ａｓｉｓｄｔｏｖｅ “ｈｒｏｎａｙｐｏｌｍｓｂｔｅｅｄｓｒｔｉｇａｔｉｕｅｉｔｒａｓｆｚｙｃｍｅｎ）ｓｕｅｓｌｅｔｏｈｓａｐｂｕｄｒ＇ｒｂｅｅｗｅｎｔｉｃｅｉｎｔｂｔｎｅｖｌ． ’ ｈｚｒ
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