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基于主从关系数据模型的关联规则挖掘研究.pdf
数据挖掘(Data Mining)是涉及人工智能和数据库等学科的一门新兴交叉性
学科。作为数据挖掘的一种重要模式,关联规则一直受到广泛的关注,并取得
了丰硕的研究成果,这些成果中,大部分是针对单关系表中关联规则挖掘算法
的研究。然而,随着关系数据库的广泛应用,很多实际操作中的数据依据关系
数据库中的规范化原则存储在多个数据表中,如何从这些存在语义联系的数据
表中挖掘隐含的关联规则,成为该领域研究的一个重要课题。本文就将针对多
关系数据中的关联规则挖掘展开研究。
论文主要内容如下:
深入探讨和分析了多关系关联规则挖掘的概念、要求及关系数据库模型,
详细介绍了已有多关联规则挖掘算法的思想、原理,以及各自的优势与存在的
不足。
针对已有多关系关联规则挖掘算法中的不足与缺陷,提出了一种基于数据
表之间主从关系的主从数据库模型,并且在数据表之间引入了一种虚拟连接方
法——元组ID逆传输,形成了算法TIDRP。算法提高了已有多关系关联规则
挖掘算法所面临的时空性能。
在上述算法的基础上,构建了基于主从关系数据库模型的多关系关联规则
挖掘原型系统。
关键词:数据挖掘,关联规则,主从关系,元组ID传输
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