基于約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

內(nèi)容概要

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一個(gè)非常重要的研究課題。在R．Agrawal等人提出該問(wèn)題之后，關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘就越來(lái)越受到人們的關(guān)注。約束條件的引入使得關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘更具有針對(duì)性，用戶能夠更好地參與和控制整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)程?！痘诩s束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘》由陶再平所著，重點(diǎn)討論約束條件下的關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問(wèn)題，對(duì)不同類型約束條件下的關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問(wèn)題進(jìn)行了深入的分析和研究，提出并驗(yàn)證了若干效率較高的挖掘算法。

作者簡(jiǎn)介

陶再平(1971一
)，漢族。浙江縉云人，工學(xué)博士，副教授?，F(xiàn)為浙江金融職業(yè)學(xué)院信息技術(shù)系副主任、總支副書記。2000年畢業(yè)于浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)并獲工學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋?shù)據(jù)挖掘以及web計(jì)算等。近年來(lái)共計(jì)主持省級(jí)課題2項(xiàng)、廳級(jí)課題7項(xiàng)，參與各類課題多項(xiàng)。在《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》等各類各級(jí)刊物上發(fā)表論文20余篇。主持《局域網(wǎng)組建與管理》省級(jí)精品課程建設(shè)，主編《SQL
Server2000項(xiàng)目化教程》等4本教材，其中《局域網(wǎng)組建與管理實(shí)訓(xùn)教程》入選2009年度浙江省高校重點(diǎn)建設(shè)教材。先后指導(dǎo)學(xué)生獲得浙江省“新苗人才”計(jì)劃項(xiàng)目2項(xiàng)。2011年指導(dǎo)學(xué)生在浙江省第三屆高職高專院校挑戰(zhàn)杯競(jìng)賽中獲得一等獎(jiǎng)，成功申報(bào)國(guó)家實(shí)用新型專利2項(xiàng)。2007年入選浙江省高職高專帶頭人，2010年入選浙江省新世紀(jì)151人才工程第三層次。先后獲得浙江省高?！叭恕毕冗M(jìn)個(gè)人以及浙江金融職業(yè)學(xué)院教學(xué)名師、優(yōu)秀共產(chǎn)黨員等多項(xiàng)榮譽(yù)。

書籍目錄

前言
第一章  數(shù)據(jù)挖掘綜述
    一、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
    (一)基本概念
    (二)數(shù)據(jù)挖掘與OLAP
    二、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
    三、數(shù)據(jù)挖掘的分類
    四、數(shù)據(jù)挖掘算法的組成
    五、數(shù)據(jù)挖掘的工具
    六、典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
    七、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
第二章  關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究綜述
    一、關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義
    二、關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類
    三、關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)步驟
    四、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法分類
    五、Apriori算法分析
    (一)Apriori算法簡(jiǎn)介
    (二)Apriori算法的基本框架
    (三)Apriori算法的不足
    六、典型的改進(jìn)算法
    七、關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成算法
    八、基于約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    九、基于約束的挖掘系統(tǒng)模型
    十、關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用
第三章  周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘
    一、周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則概念
    二、固定周期的周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    三、可變周期的周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    四、擬周期的周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
第四章  基于項(xiàng)約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    一、項(xiàng)約束條件分類
    二、第一類項(xiàng)約束問(wèn)題
    (一)問(wèn)題定義
    (二)ARMIC算法分析
    (三)第一類項(xiàng)約束問(wèn)題的擴(kuò)展
    三、第二類項(xiàng)約束問(wèn)題
    (一)問(wèn)題描述
    (二)MINWAL系列算法
    四、項(xiàng)約束關(guān)聯(lián)規(guī)則的并行挖掘
第五章  基于屬性約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    一、反單調(diào)性約束條件
    二、簡(jiǎn)潔性約束條件
第六章  基于時(shí)間窗口約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    一、問(wèn)題描述及相關(guān)引理
    二、基于時(shí)間窗口約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則更新
第七章  數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   2.交叉銷售 在目前激烈的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，留住現(xiàn)有的顧客，充分利用這些現(xiàn)有的顧客資源甚至比吸引更多的新顧客更為重要。許多公司提供了不止一項(xiàng)的服務(wù)或產(chǎn)品，公司可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析而達(dá)到促銷的目的。如向這些客戶推銷他們目前尚沒(méi)有購(gòu)買的商品（或服務(wù)），被認(rèn)為是一種快速獲取收益的好方法。交叉銷售就是用于描述這類問(wèn)題的一個(gè)專有詞匯，它是指向公司的現(xiàn)有客戶銷售這些顧客尚未購(gòu)買的商品（或服務(wù)）的銷售行為。由于在大型的公司或組織里，其客戶的數(shù)據(jù)庫(kù)往往是非常龐大的，人工瀏覽這些數(shù)據(jù)庫(kù)并加以分析顯得十分困難，因此，自動(dòng)化的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)便成為獲取有用信息的強(qiáng)大工具。 3.金融服務(wù) 目前，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在金融服務(wù)行業(yè)中的應(yīng)用也正在不斷推廣和深入。安全分析人員利用它分析大量的金融數(shù)據(jù)，進(jìn)而找到與開發(fā)投資策略有關(guān)的交易與風(fēng)險(xiǎn)模型：信用卡公司可以通過(guò)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的挖掘，找出信用模式；股票公司利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析股票價(jià)格走勢(shì)。國(guó)外的一些金融企業(yè)已經(jīng)開始運(yùn)用這些技術(shù)指導(dǎo)管理和決策。信用卡公司、保險(xiǎn)公司、股票交易所、銀行機(jī)構(gòu)對(duì)防止金融詐騙和金融犯罪有極高的興趣和熱情，通過(guò)對(duì)這些公司數(shù)據(jù)的挖掘，可以使它們能夠識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而控制可能發(fā)生的損失。當(dāng)然，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)還可以應(yīng)用于股票選擇、信譽(yù)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)投資等方面。

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