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1、南京航空航天大學(xué)博士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則挖掘技術(shù)研究姓名：葉飛躍申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：王建東20060401南京航空航天大學(xué)博士學(xué)位論文摘要計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的快速發(fā)展，推動(dòng)了各行各業(yè)計(jì)算機(jī)信息管理系統(tǒng)的應(yīng)用，同時(shí)也在數(shù)據(jù)庫(kù)中積累了大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)就好比是“知識(shí)的礦山”，其中蘊(yùn)含著豐富的知識(shí)，這些知識(shí)可以為管理者提供決策幫助。因此，如何發(fā)現(xiàn)這樣的知識(shí)成了研究工作者的重要的課題。在這樣的背景下，20世紀(jì)80年代末期，人們開(kāi)始研究如何在數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)（KnowledgeDiscoveryinDataba
2、se，KDD），并于1995年在加拿大的蒙特利爾召開(kāi)的第一屆“知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘”國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上首次提出了數(shù)據(jù)挖掘這一學(xué)科的名稱(chēng)。數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要內(nèi)容是關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，本文就是針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問(wèn)題進(jìn)行研究的?，F(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究工作主要集中在挖掘過(guò)程的效率的研究，而較少注意在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘質(zhì)量問(wèn)題。因?yàn)樵跁r(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度，會(huì)隨著時(shí)間而改變，現(xiàn)有關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法挖掘得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，用戶(hù)很難確定它們?cè)趯?lái)是否還有效，這就給規(guī)則的使用帶來(lái)了困難；再者，現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法尚可能遺漏一些有趣規(guī)則。本文針對(duì)現(xiàn)有關(guān)聯(lián)規(guī)
3、則挖掘中存在的問(wèn)題，提出了綜合挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則的思想，并在提出綜合挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則的總體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了關(guān)聯(lián)規(guī)則元規(guī)則的形式化表示方法，提出了元規(guī)則的挖掘模型，設(shè)計(jì)了關(guān)聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則綜合挖掘的算法，提出了應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)元規(guī)則集進(jìn)行再挖掘思路，并對(duì)元規(guī)則的分類(lèi)進(jìn)行了研究。本文提出了一種基于多哈希鏈結(jié)構(gòu)的頻繁模式挖掘算法，該算法具有對(duì)頻繁1-項(xiàng)集投影交易壓縮率高，掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù)次數(shù)少、產(chǎn)生的2-項(xiàng)集少、易于擴(kuò)展成關(guān)聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則的綜合挖掘算法等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)生器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和超級(jí)市場(chǎng)的實(shí)際交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，在挖掘較
4、短模式時(shí)該算法與FP-Growth算法相比，具有更高的效率和更好的可伸縮性，特別適合于像連鎖超級(jí)市場(chǎng)這樣的商業(yè)零售企業(yè)的交易類(lèi)數(shù)據(jù)的挖掘。本文在基于多哈希鏈結(jié)構(gòu)的頻繁模式的挖掘的基礎(chǔ)上，提出了一種關(guān)聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則的綜合挖掘算法，它既可以得到關(guān)聯(lián)規(guī)則也能得到關(guān)聯(lián)規(guī)則的變化趨勢(shì)，該算法挖掘得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則與通常的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法相比，I關(guān)聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則挖掘技術(shù)研究其質(zhì)量更高，可用性更好。本文還在基于多哈希鏈結(jié)構(gòu)的頻繁模式挖掘的基礎(chǔ)上，提出了一種分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法有效地降低了站點(diǎn)的候選項(xiàng)的數(shù)量，提高了挖掘過(guò)程的效率。本文還對(duì)所提出的關(guān)
5、聯(lián)規(guī)則及其元規(guī)則的綜合挖掘算法進(jìn)行了應(yīng)用研究，研究結(jié)果表明，該算法是可行的，并能夠獲得預(yù)期的挖掘目標(biāo)，通過(guò)該方法得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，比使用現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量更高，可用性更強(qiáng)。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；元規(guī)則；變化挖掘；分布式系統(tǒng)；頻繁項(xiàng)集II南京航空航天大學(xué)博士學(xué)位論文ABSTRACTTherapidadvancementofthecomputertechnologyhasdriventheapplicationsofcomputerinformationmanagementsystemineverywalkoflife
6、.Alargeamountofdatahasbeenaccumulatedindatabases.Thesedataarelikeagoldmineofknowledge,whichhasprovedinvaluableinhelpingvariousdecision-makingprocesses.Sohowtodiscovertheknowledgeandhowtodiscovertheknowledgeeffectivelybecameanimportantresearchareaincomputerscience.Theresearc
7、hersinthisareabegantostudytheKnowledgeDiscoveryinDatabase，thatisKDD,inthelate1980’s.TheFirstInternationalConferenceofKnowledgeDiscoveryandDataMiningatwhichthefieldofDataMiningwasfirstputforwardwasheldinMontrealinCanadain1995.Miningassociationrulesisanimportanttaskofdatamini
8、ng,whichisalsothefocusofthisarticle.Existingresearchworkforassociationrulesminingf
