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1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的優(yōu)化姓名：楊敏申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：印鑒20040508一莖堡絲塑!莖壁塑型竺垡些Title：AssociationRules’OptimizationinDataMiningMajor：ComputerSoftwareandTheoryName：YangMinSupervisor：Vice—ProfessorYinJianABSTRACTTodayDataMining
2、isoneofthemostpopulartechnologiesofcomputerscienceAsanewtechnologythereexistmanyproblemsaboutdataminingtoberesearched。HowtoUSeitcorrectlyHowtomakeanapplication，andHowtoimproveit，alltheseproblemsattractcomputerscientistIn
3、thispaperItrytoinvestigatetheoptimizationoftheassociationrulesinDataMiningonanewpointofview：StrerIgthenthedefinitionofsupportandconfidenceoftheassociationrules，SOthatwedon’tneedtoaddsomenewthresholdtominingassociationrul
4、eswithoutredundantandfalsehoodAlgorithmsinexistenceaboutassociationrulesdiscoveryadoptfrequentKitemsettocreateK十1candidateitemset。Ifthebusinessdatabaseisverybig，thetimeofcountingfrequentitemsetwillbecomparativelylong，and
5、ifwereducethesupportandconfidence，thenumberofassociationruleswillincreaserapidlywithamassofredundanifiesThiswilltakedowntheefficiencyoftotalalgorithmAtthesametime，becauseoftherestrictionofassociationrulesdefiniton，quitea
6、bitofrulesarefalseandmeaninglessThispaperpresentsanewdefinitionofassociationrulesandgivesanalgorithmofminingassociationrulesThisalgorithmasenegativeitemtostrengthenthedefinitionofsupportandconfidence，anddeleteredundancie
7、sofpositiveandnegativerulesbythedefinitionofsimpleredundantruleandstrictredundantruleItadvancethequantityofassociationrulesinintegerSOthattheyareallsignificativekeywords：dataminil】g，associationrule，negativeassociationrul
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