多数据库中负关联规则挖掘技术研究

"这篇硕士论文主要探讨了多数据库挖掘中的负关联规则挖掘技术，由尚世菊撰写，专业为计算机应用技术，指导教师为董祥军教授，完成于2009年5月10日。论文研究的核心是负关联规则在多数据库环境中的应用，这在数据挖掘领域具有重要意义，因为负关联规则可以揭示不同数据集间的非关联性和排斥关系，对于理解和优化信息系统、数据整合以及决策支持等领域具有实际价值。论文可能包含了对负关联规则的定义、挖掘算法的开发、多数据库处理策略以及实证分析等内容。此外，作者还就论文的原创性和知识产权归属进行了声明，承诺论文为独立完成，并且产权归属于山东轻工业学院（现可能已更名或合并为其他院校）。\n\n负关联规则是数据挖掘中的一个重要概念，它与传统的正关联规则相对。正关联规则通常寻找频繁项集之间的强关联，如“购买商品A的顾客往往也会购买商品B”，而负关联规则则关注那些不同时出现的项目，例如“购买了商品A的顾客很少购买商品C”。在多数据库环境中，由于数据分布的分散性和异构性，负关联规则的挖掘更具挑战性，需要解决数据集成、数据不一致性等问题。\n\n多数据库挖掘是指在多个分布式、异构数据库中发现知识的过程，这要求有效的数据融合和处理技术。论文可能详细阐述了如何在这样的环境下提取、转换和加载数据，以及如何设计适应性的挖掘算法来处理负关联规则。此外，指导教师董祥军教授的专业技术职务为教授，表明他在数据挖掘和计算机应用技术领域有深厚的学术背景和实践经验。\n\n论文可能包括以下章节：引言、负关联规则的理论基础、多数据库环境的挑战、负关联规则挖掘算法的设计与实现、实验与案例分析、结果讨论以及结论等。这些章节会逐步深入地解析负关联规则的挖掘过程，展示其在多数据库中的应用效果，并可能对比和评估不同挖掘策略的效果。\n\n总体而言，这篇论文对多数据库挖掘中的负关联规则进行了深入研究，对于理解负关联规则的实用价值、优化数据挖掘流程以及提升多数据库环境下的知识发现能力具有重要参考价值。"