基于多目標(biāo)煙花算法的正負(fù)量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法.pdf

1、當(dāng)前各種數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)海量趨勢，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析已無法應(yīng)對人們從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的需求，于是各種新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。用于發(fā)現(xiàn)屬性集之間有趣聯(lián)系的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘研究的重要組成部分，而其中的重要研究課題——量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，因其在商業(yè)等諸多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，也越來越受到各界的關(guān)注。
　　本文對比研究了當(dāng)前國內(nèi)外對于量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究現(xiàn)狀及相關(guān)挖掘方法，在此基礎(chǔ)上展開了對基于多目標(biāo)煙花算法的正負(fù)量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究工作。

2、首先，介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念、相關(guān)評估指標(biāo)及相關(guān)挖掘算法，然后介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問題的相關(guān)概念及解決方法，重點研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則現(xiàn)有挖掘算法中存在的不足，最后提出了基于多目標(biāo)煙花算法的正負(fù)量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該方法較現(xiàn)有的量化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法有如下改進：第一，能夠同時獲得正負(fù)量化關(guān)聯(lián)規(guī)則，并將其作為多目標(biāo)優(yōu)化問題，同時優(yōu)化多個目標(biāo)，減少人為干預(yù)的影響，在多個目標(biāo)間取得平衡；第二，設(shè)立了收縮機制，使關(guān)聯(lián)規(guī)則更加精準(zhǔn)；第三，提出了基于相似度的