【摘 要】
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该文重点研究了时态关联规则挖掘的有关概念和研究情况,在前人的研究基础上,提出了发现时态关联规则的TApriori算法.该算法是Apriori算法的一个扩充,它采用Fisher聚类分析方
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该文重点研究了时态关联规则挖掘的有关概念和研究情况,在前人的研究基础上,提出了发现时态关联规则的TApriori算法.该算法是Apriori算法的一个扩充,它采用Fisher聚类分析方法对每个项的时间分布进行聚类,并根据聚类结果形成每个项有效时间区域,然后利用扩展的Apriori算法生成关联规则及其有效时间区域.实验结果表明该算法是合理有效的.结合实际的CRM项目.该文最后讨论了时态关联规则的应用.研究了在CRM实现时态关联规则挖掘的体系结构,并详细讨论了系统实现的一些关键技术,如:数据预处理,领域知识的引入和算法效率的提高等等.在数据预处理方面,对数量型属性数据的离散化提出了基于聚类的离散算法,它根据数据的分布情况决定对数量型数据区段的划分,进而将划分后的区段暴风骤雨射为布尔量,从而完成了数据的离散化,较了地解决了人为等分区段的弊端.在提高算法效率方面,利用了哈希技术和压缩数据库规模技术很好地提高了系统的运行效率,最后给出了一个应用例子.
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