Apriori算法驱动的关联规则挖掘系统设计与实践

该篇毕业论文《基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的设计与实现》深入探讨了在信息爆炸的时代背景下，数据挖掘技术的重要性和应用价值。作者殷俊，专注于计算机科学与技术领域，以工学学士的身份进行研究，其导师李文涛具有工程师职称。论文的核心内容围绕Apriori算法展开，这是一种经典的数据挖掘算法，主要用于从大规模数据集中发现频繁项集和潜在的关联规则。 论文首先概述了数据挖掘的概念，强调了它在处理海量信息、揭示隐藏模式中的关键作用。Apriori算法因其能够高效地搜索和处理大量数据，成为关联规则挖掘的首选工具。论文接着详述了Apriori算法的工作原理，包括其分治策略和利用支持度和置信度评估规则的显著性。 在系统设计部分，作者分析了实际需求，提出了一种解决方案，通过将事务数据库转化为位图矩阵，实现了对数据的高效处理，极大地提升了搜索效率。这种方法简化了数据结构，使得系统能够快速识别频繁项集，进而挖掘出关联规则。这种转换策略是论文的一个重要创新点。 论文的实施部分详细描述了系统开发的过程，包括数据预处理、算法实现、系统架构设计以及与中药方剂库的实际应用，证明了该系统的实用性和准确性。通过在中药方剂库中挖掘药对药组的例子，作者展示了如何通过该系统提取有价值的信息，证实了Apriori算法的有效性。 关键词部分，"数据挖掘"、"关联规则"和"Apriori算法"是论文的核心关键词，它们突出了研究的重点和论文的技术路径。这篇论文不仅提供了Apriori算法在关联规则挖掘中的具体应用，还展示了作者对数据挖掘技术的理解和实践能力，对于从事此领域的研究者和开发者具有很高的参考价值。