数据库中数据挖掘理论方法及应用研究

摘要

数据挖掘是目前数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一。本文研究数据库中数据挖掘，主要包括以下内容：1介绍了数据库和数据挖掘技术的发展动态，讨论了数据挖掘技术的研究现状、存在的不足和发展方向。分析了海量数据库产生的原因和特点。讨论了适于在海量数据库中进行数据挖掘的算法的基本特征，即算法应该具有线性计算复杂度O(n)。2对挖掘关联规则的算法进行了研究。首先，我们分析了Apriori算法的某些不足；随后，我们提出了一种基于Apriori的改进算法，新算法在某些场合能减少扫描数据库的次数，提高了算法的效率；随后，我们又提出了一种基于事务树的高效算法，用该算法挖掘频繁项目集只需要一次扫描事务数据库，不需要产生候选项目集，该算法的速度大约是Apriori算法的10倍；最后，我们提出了一种用VisualFoxPro实现Apriori算法的方法。3对关联规则的衡量标准进行了研究，指出了原衡量标准和若干改进方法的不足。目前，关联规则常用的衡量标准是支持度和置信度，如果按现有标准来生成关联规则，可能会发现大量冗余的、虚假的关联规则。

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摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

第2章 关联规则高效挖掘算法的研究

第3章 关联规则衡量标准的研究

第4章 数据挖掘中分类算法的研究

第5章 数据挖掘中聚类算法的研究

第6章 采用约束与多维技术的数据挖掘

第7章 最优潮流问题的一类新型算法

结论

参考文献

致谢

附录A (攻读学位期间已发表或录用的学术论文)