目標頻繁項集挖掘算法與應用研究

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1、廣西大學碩士學位論文目標頻繁項集挖掘算法與應用研究姓名：梁碧珍申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機應用技術指導教師：秦亮曦20070603目標頻繁項集挖掘算法與應用研究摘要隨著信息技術尤其是網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展，人們收集、存儲和傳輸數(shù)據(jù)的能力不斷提高，導致數(shù)據(jù)出現(xiàn)了爆炸性增長。與此形成鮮明對比的是，對人們決策有價值的知識卻非常匱乏。知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘正是在這一背景下誕生的--f-j新學科。關聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘當I；i『研究的主要模式之一，它用于確定數(shù)據(jù)集中不同域或屬性之l'且J的聯(lián)系，找出有價值的多個域之問的依賴關系。頻繁項

2、集挖掘是生成關聯(lián)規(guī)則的關鍵步驟，其效率J．口J題是關聯(lián)規(guī)則挖掘中的一大難點和熱點。頻繁項集挖掘可分為完全頻繁項集挖掘、頻繁閉項集挖掘和最大頻繁項集挖掘三類。論文對關聯(lián)規(guī)則的相關定義、頻繁項集和最大頻繁項集的挖掘方法進行了深入分析和研究。目標頻繁項集挖掘足適應用戶需要的一種頻繁項集挖掘方法。TFP一樹能有效過濾與目標模式無關的項和事物，將數(shù)據(jù)庫中完整的、非冗余的信息壓縮到一棵樹上，使得搜索范圍大大縮??；而基于SFP～樹的頻繁項集挖掘算法是一種較高效的算法，文章的第二部分和第三部分深入討論了TFP一樹和SFP一樹結構，

3、以及基于這兩種樹結構的頻繁項集和最大頻繁項集的挖掘算法，結合兩者的優(yōu)勢，提出一種排序緊縮非冗余樹FP一樹，簡稱STFP一樹，并提出基于STFP一樹目標頻繁項集算法STFP-growth和最大目標頻繁項集挖掘算法STFP—Max，實驗結果表明，算法是較高效的。隨著Internet的發(fā)展和普及，網(wǎng)絡安全問題同益突出，入侵檢測是彌補防火墻的不足而提出的安全策略，文章的第四部分對關聯(lián)規(guī)則挖掘算法在入侵檢測中的應用進行探索性研究，將提出的目標頻繁項集挖掘算法STFP—growth進行擴展，慮用于入侵檢測系統(tǒng)，通過KDDcup

4、99實驗數(shù)據(jù)對模型進行評估。關鍵詞：數(shù)掘挖掘關聯(lián)規(guī)則頻繁項集目標頻繁項集STUDYONMININGALGORITHMOFTARGETFREQUENTITEMSETSANDAPPI．ICTIONABSTRACTWiththedevelopmentofinformationtechnology,especiallytheemergingofthenetworktechnology,ourabilitiestocollect，storeandtransferdatahavebeenimproveddramatically

5、Comparingtotheexplosivegrowthofdata，theneedsfordecision-relevantknowledgearenotsatisfiedyet．KnowledgediscoveryanddataminingtechnologyisanimportantapproachtoaddressthisproblemAsoneofthemainpatternsinthefieldofdatamining，associationrulesareusedtodeterminetherela

6、tionshipsamongtheattributesorobjects，tofindoutvaluabledependenciesamongthefields．Theefficiencyofminingfrequentitemsetsisthekeyprobleminassociationrulesgenerating．Frequentitemsetscanbedividedintothreetypes：complete，closedandmaximal．Thisdissertationstudiedthorou

7、ghlytherelateddefines，theminingmethodsofcompleteandmaximalfrequentitemsets．Targetfrequentitemsetsminingalgorithmsareasortofthatsatisfiedtheusers．TFP—treecanfiltertheitemsandtransactionswhichdon’tcontributetotargetpattem，andcompresstheintegrityalgorithmsandno·r

8、edundantdataofthedatabaseintoatree，SOitcangreatlyreducethehuntingrange．AndthealgorithmsbaseonSFP—treearehighperformancesforminingfrequentpatternsInthesecondandthethirdofthepaper,we