基于遺傳算法和改進(jìn)興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

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1、－馬酵－＂１０６０３；；：：：學(xué)校代碼Ｉ２０１０－３３６７＇－＂學(xué)號(hào)，１—＇＇＇．．—，—：：：：ｒ：＾ｉ：：１；Ｔ－；－密級(jí)公開(kāi)＿：—————————ＵＤＣＩ鷄種捉ｆ修ＧＵＡＮＧＸＩＴＥＡＣ刖ＲＳＥＤＵＣＡＴＩＯＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ碩古學(xué)位論文基于遺傳算法和改迸興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法了ｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅｓＭｉｎｉｎｇＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ〇打ＧｅｎｅｔｉｃｇＡｌｏｒｉｔｈｍａｎｄａｎＩｍｒｏｖｅｄ

2、ＩｎｔｅｒｅｓｔＭｏｄｅｌｇｐ學(xué)科專(zhuān)業(yè)：軟件工程專(zhuān)業(yè)方向：數(shù)據(jù)挖擁二級(jí)學(xué)院：計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院年級(jí)；２０１３研究生姓名：包勇導(dǎo)師姓名及職稱(chēng)；黎英副教授：２０１６年完成日期５月巧日廣巧師落學(xué)餘碩上－學(xué)位論文Ｃ■申墻Ｘ學(xué)碩±學(xué)位ｊ基于遺傳黨法和改進(jìn)興趣度銷(xiāo)關(guān)聯(lián)規(guī)麵巧搖算法ＴｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅｓＭｉｎｉｎｇＡ］ｏｒｌｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＧｅｎｅｔｋｇＡｌｇｏｒｉ地ｍａｎｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｉｎ化ｒｅｓｔＭｏｄｅｌ專(zhuān)化名稱(chēng)；軟件Ｉ穏牽請(qǐng)人姓名：包

3、勇導(dǎo)師體名及職稱(chēng)：黎英副敎摸答瓣委奴會(huì)譚員Ｊ簽名）主席：裹委員；、乎崎、為二〇－－－７＾年Ａ月摘要互聯(lián)網(wǎng)社會(huì)改變了人們的行為方式和思考方式，在這個(gè)信息社會(huì)里人類(lèi)積累海量的數(shù)據(jù)，如何從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘出“黃金”知識(shí)變得越來(lái)越重要。因此，數(shù)據(jù)挖掘這門(mén)學(xué)科越來(lái)越成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的重要研究?jī)?nèi)容，研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是為了從大量的數(shù)據(jù)中找出項(xiàng)與項(xiàng)之間的相關(guān)關(guān)系。本文首先介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念和有關(guān)性質(zhì)，然后對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法—apriori算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，接著對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的重要方法之一的遺傳

4、算法進(jìn)行簡(jiǎn)要的介紹，包括遺傳算法的基本術(shù)語(yǔ)和運(yùn)行過(guò)程。在傳統(tǒng)支持度—置信度框架下挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則可能會(huì)挖掘出一些無(wú)用的甚至有誤導(dǎo)性的規(guī)則，而一些有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則卻不一定能被挖掘出來(lái)，于是引入了興趣度來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)框架。興趣度表征一個(gè)規(guī)則的有趣程度，通過(guò)它可將一些無(wú)用的有誤導(dǎo)性的規(guī)則給淘汰掉。本文首先提出了一種改進(jìn)的興趣度模型，然后從理論上和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)方面證明該興趣度模型要好于常見(jiàn)的興趣度模型。本文分析了遺傳算法在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的天然優(yōu)勢(shì)，對(duì)遺傳算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則研究現(xiàn)狀和不足進(jìn)行了總結(jié)，并且闡述了將遺傳算法和興趣度結(jié)合挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的思想。最后將遺傳算法和本

5、文提出的改進(jìn)興趣度模型進(jìn)行結(jié)合，得到了一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，即基于遺傳算法和改進(jìn)興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。通過(guò)和已經(jīng)存在的兩個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明了本文提出的算法能更多地淘汰無(wú)趣規(guī)則，因而本文提出的算法是高效的，具有一定的應(yīng)用價(jià)值，可將其應(yīng)用到科研和實(shí)踐中。關(guān)鍵詞：IAbstractTheInternethaschangedpeople'swaysofthinkingandbehavior,inthisinformationsocietythehumanhasaccumulatedvastamountsofdata,andho

6、wtousethesedatatodigoutthe"gold"knowledgehasbecomemoreandmoreimportant.AssociationrulesisanimportantresearchcontentinthefieldofDatamining,andthereasonforresearchingtheassociationrulesistofindoutthecorrelationbetweenitemsanditemsfromalargeamountofdata.Thispaperfirstintroduce

7、sthebasicconceptsandpropertiesaboutassociationrules,andthenintroducestheapriorialgorithmindetail,aclassicalalgorithmofassociationrules,thenintroducesthegeneticalgorithmbriefly,includingthebasictermsandoperationprocessofgeneticalgorithm,whichisoneoftheimportantmethodsofdatam

8、ining.Thispaperanalyzesthattheminingmethodwhichbasedonthetraditionalframeworkwhich