关联规则数据挖掘论文范文

1关联规则挖掘算法

在早期关于数据挖掘技术的研究中，研究的重点放在数据挖掘模型的建立以及相关算法的研究上，但是应用这种研究方法所得到结果研究结果是比较孤立的，难以取得理想的数据处理效果，随着关于数据挖掘技术研究的深入，人们发现在开展数据挖掘技术的研究过程中，想要有效的实现用户相关的挖掘目标，除了需要加大算法的研究力度之外，还需要制定出特定的实现机制，以便于所制定的挖掘计划能够转化成为对一个系统工作的控制，这样才能促使挖掘项目获得一个理想的挖掘效果，对于挖掘算法的约束作用，在挖掘算法开展的任何阶段都可以实现，并且挖掘算法的基本形式就是交互式数据，在实际的挖掘算法开展的过程中，严格按照相关的计算流程开展才能达到快速、准确完成挖掘任务的目的。在开展数据挖掘计算的过程中，由于面临着多种因素的影响，并且其中一些因素是难以把握的，这直接导致了挖掘算法的结算结果具有不可预测性，因此还需要为挖掘算法添加反馈机制，通过有效的反馈机制能够对计算结果进行验证，并且能够对算法中的数据进行修正，在该过程中，不仅要保证所挖掘到数据的正确性，还需要保证数据是用户所侧重的，这就需要所挖掘的数据结果不仅具有逻辑上的正确性，还要能够满足用户的主观偏好，既要能够满足用户的需求，这就需要有效的约束来发现算法中的问题，并及时的开展算法纠正，这样才能保证所开展的挖掘算法能够满足各方面的实际需求。

但是在实际的开展挖掘算法的过程中，很容易导致陷入到一个误区当中，也就是将关注的重点放在一个系统处理所出现的问题上，但是对系统规模大小的控制没有予以足够的重视，出现这样的问题会对挖掘算法结果起到反作用，使得相关问题难以很好的解决。在进行数据挖掘的约束时，要保证实现系统增量式扩充，在对用户的实际需求与目标予以明确之后，需要借助于约束参数，结合约束参数的形式对一些有待解决的问题实施验证，一旦确定相关数值之后，就可以通过实验的交互式输入实现，最终较大较优值，该约束机制能够应用于数据挖掘算法的各个不同阶段，另一方面，在开展数据的预处理时，要能够保证约束个数的设置在保证数据挖掘结果正确性的同时，能够保持数据的规模，并且可以将约束机制应用于整个项目细分之后的子目标，从而实现快速约束。为了能够更好的解决相关问题，可以对不同类型的问题加用不用的约束调节，特别是在维度较高的数据的除了过程中，如果所选择的约束条件合适，能够有效简化挖掘算法。

在选择约束类型的过程中，时态约束下的关联规则主要是指：一次数据库扫描挖掘算法能够在减少一定的I/O个数的基础上，促使数据量的不断上升，这就会导致计算机内存占用量的线性增大，因此，ISS容量控制就是关联规则数据挖掘算法中非常重要的内容，并且能够有效减少CPU的占用量，为了能够有效的改善这一问题，可以采取对数据进行分批处理的方式，通过对数据实时有效的组织，能够有效的改善数据结构，降低数据内存，并且能够生成独立的关联规则，在降低计算机硬件资源占用率的同时，有效改善精确度。

2结束语

数据挖掘技术是一种新型的数据处理技术，不管是数据挖掘技术还是关联规则挖掘算法，其中所包含的内容比较多，本文就主要对其进行了简单分析，对于实际的数据挖掘工作具有一定的参考价值。

作者：李仕琼单位：泸州医学院数学与信息技术教研室