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关联规则挖掘及贝叶斯网表示研究

作者：赵海丰 Publish: 2007-10-25 Hits:-

【中文题名】

关联规则挖掘及贝叶斯网表示研究

【英文题名】

Study on Mining and Bayesian Network Representation of Association Rules

【学科专业】

计算机软件与理论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-10-25

【中关键词】

数据挖掘,关联规则,贝叶斯网,推理,,

【英关键词】

data mining,association rule,Bayesian network,inference,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>

【论文摘要】

随着计算机和自动化数据采集的广泛应用,在各种应用领域里的数据库中存贮了大量的数据,这使得人们对这些数据进行分析并转化为有用知识的需求变的越来越迫切。于是,数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases, KDD)自然成为近年来人们从大型数据库中获取信息的一个重要研究领域。关联规则分析是其中的一个重要分支,它用于发现存在于数据库中的项或属性间的有趣联系,这些联系是事先未知且隐藏的,即不能通过传统的数据库逻辑操作或统计的方法得出。关联规则挖掘就是利用特定方法发掘数据库中潜藏的关联规则的过程。目前,面向传统关联规则即正关联规则的挖掘已经有了很多成熟的、经典的算法,其中最为重要、最为经典也是最有影响力的两种算法为Apriori算法和FP_growth算法。这两种算法在开采频繁项目集集合时一个使用的是广度优先的搜索策略,一个使用的是深度优先的搜索策略,二者各有优缺,后来产生的种种算法大多是在这两个算法的基础上作的改进。 2002年,XinDong Wu在传统关联规则的基础上进行了扩展,提出了负关联规则,即形如A ? ? B, ? A ? B, ? A ?...

【论文题纲】

摘要	3-5
ABSTRACT	5-9
1 绪论	9-15
1.1 研究背景	9-10
1.2 关联规则挖掘	10-11
1.2.1 关联规则挖掘算法的研究发展	10-11
1.2.2 关联规则挖掘算法分类	11
1.3 贝叶斯网	11-13
1.3.1 贝叶斯网的发展	11-12
1.3.2 贝叶斯网的特点	12-13
1.4 本文主要工作	13-14
1.5 本文组织结构	14-15
2 相关理论及技术基础	15-31
2.1 关联规则挖掘相关理论	15-21
2.1.1 问题形式化描述	15
2.1.2 关联规则价值的衡量方法	15-17
2.1.3 两种经典关联规则挖掘算法	17-21
2.2 贝叶斯网相关理论	21-29
2.2.1 贝叶斯网基本原理	21-24
2.2.2 贝叶斯网学习	24-25
2.2.3 贝叶斯网推理	25-29
2.3 本章小节	29-31
3 负关联规则挖掘	31-38
3.1 负关联规则相关理论	31
3.2 负关联规则挖掘算法	31-33
3.2.1 现有负关联规则挖掘算法	31-33
3.3 一种能同时挖掘正负关联规则的改进APRIORI算法	33-37
3.3.1 算法描述	33-35
3.3.2 算法设计	35-36
3.3.3 算法分析	36
3.3.4 实验	36-37
3.4 本章小节	37-38
4 关联规则的贝叶斯网表示	38-47
4.1 基本思想	38
4.2 原因独立性假设	38-40
4.2.1 Noisy-OR 模型	39-40
4.2.2 Noisy-AND 模型	40
4.3 算法设计	40-44
4.3.1 关联规则生成	41-42
4.3.2 贝叶斯网结构学习	42-43
4.3.3 贝叶斯条件概率表学习	43-44
4.4 实验	44-46
4.5 本章小节	46-47
5 关联规则的贝叶斯网表示的应用	47-56
5.1 关联规则的贝叶斯网表示应用	47-48
5.2 基于原因独立性假设的贝叶斯网推理	48-55
5.2.1 利用原因独立性转化贝叶斯网	48-52
5.2.2 基于CI 的贝叶斯网推理	52-55
5.3 本章小结	55-56
6 总结和展望	56-57
6.1 总结	56
6.2 下一步工作	56-57
致谢	57-58
参考文献	58-62
附录	62

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389057



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