内蒙古科技大学毕业论文I内蒙古科技大学本科生毕业毕业论文题 目：基于关联规则的数据挖掘学生姓名：孙成伟学 号：0710132133专 业：数学与应用数学班 级：2007 级 1 班指导教师：王培吉 副教授内蒙古科技大学毕业论文I基于关联规则的数据挖掘基于关联规则的数据挖掘摘摘 要要数据挖掘利用了统计学的抽样、估计和假设检验及人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论等领域的思想。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。在数据挖掘所发现的知识模型中，关联规则模式是非常重要的一种，也是最活跃的一个分支。关联规则表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文通过 Apriori 算法，将收集来的历年全国各地区城镇居民食品消费情况进行数据挖掘，通过数据挖掘，找到频繁项集并得到关联规则。由关联规则进行相关分析，并将得出的分析结果应用到实际当中。关键字：数据挖掘、关联规则、关键字：数据挖掘、关联规则、Apriori 算法、食品消费分析算法、食品消费分析内蒙古科技大学毕业论文IIData mining based on association rulesAbstractUsing the statistical data mining the sampling, estimation and hypothesis testing and artificial intelligence, pattern recognition and machine learning search algorithm, modeling technology and learning theory and other areas of thought. Data mining in this has fixed forms of datasets, finally complete knowledge refining in the proper knowledge model for further analysis and decision work. In the knowledge models that data mining has found, association rules mode is a very important kind, it is also a branch of the most activities. Association rules is the relationship between some of the rules in a group of objects in the database. Through Apriori algorithm in this paper, will collect of calendar year the national regions to urban residents food consumption data mining. By data mining, to find frequent Itemset and get association rules. Correlation analysis by association rules, and will the results of analysis in the practical application.Key words：Data Mining ；Association rules ；Apriori algorithm；Food consumption analysis；内蒙古科技大学毕业论文III目目 录录摘 要 .IABSTRACT.II目 录.II第一章 引 言 .11.1 研究背景.11.1.1 数据挖掘与传统分析方法的区别.31.2 数据挖掘的主要问题.31.2.1 数据挖掘技术和用户界面问题.31.2.2 挖掘不同类型的知识问题.31.2.3 多个抽象层的交互知识挖掘问题.31.2.4 数据挖掘结果的表示和显示问题.31.2.5 处理噪音和不完全数据.31.2.6 模式评估兴趣度问题.41.2.7 性能问题.41.2.8 数据挖掘算法的有效性和可规模性.41.2.9 并行、分布和增量挖掘算法.41.3 数据挖掘的研究方向.41.4 拟解决的问题.51.5 本章小结.6第二章 数据挖掘概念与技术 .72.1 数据挖掘的任务.72.1.1 数据挖掘的职能.72.2 数据挖掘的对象.82.3 可数据挖掘的知识模型.92.4 数据挖掘的技术.9内蒙古科技大学毕业论文IV2.4.1 数据挖掘的方法.92.4.2 数据挖掘的步骤.11第三章 关联规则 .133.1 由购物篮分析得到的关联规则.133.2 关联规则的相关概念.133.2.1 关联规则的概念.133.2.2 支持度与置信度.143.3 关联规则挖掘的过程及分类.