遗传算法在数据挖掘中应用于关联规则的创新方法

"这篇论文主要探讨了遗传算法在数据挖掘中的应用，作者吴晓虹在导师陈晓辉的指导下，针对硕士研究生级别的计算机应用技术专业进行了深入研究。文章着重介绍了遗传算法如何与关联规则挖掘相结合，以解决海量数据中的知识发现问题。" 在当前的信息时代，数据挖掘作为一门新兴学科，其目的是从海量数据中提取有价值的知识，以支持决策和预测未来趋势。遗传算法，作为一种基于自然选择和遗传原理的优化方法，被广泛应用在各个领域，包括数据挖掘。本论文中，作者针对关联规则这一重要的数据挖掘模式，结合遗传算法的特性，提出了一种基于线性遗传算法的关联规则挖掘方法。 关联规则挖掘是数据挖掘中的关键任务，它寻找数据集中项集之间的频繁模式。论文深入研究了关联规则的度量标准，如支持度和置信度，同时考虑到这些标准的局限性，引入了差异兴趣度作为新的评估指标，旨在剔除不有趣的规则，从而更加精确地找出用户关注的规则模式。 论文详细探讨了线性遗传算法，这是一种简化版的遗传算法，适用于处理大规模问题。在算法设计上，作者涵盖了编码方法、适应度函数的构建、交叉算子和变异算子的设计等多个方面。通过实例分析，论文展示了如何将线性遗传算法应用于某院校的学生成绩系统，实现了数据挖掘在教育领域的实际应用，进一步验证了该方法的有效性和实用性。 关键词涵盖了数据挖掘的核心概念，包括数据挖掘本身、线性遗传算法以及关联规则，这些关键词揭示了研究的重点和应用场景，表明遗传算法在应对数据挖掘挑战时能够提供有力的支持。 总结起来，这篇论文不仅深入研究了遗传算法在数据挖掘中的具体应用，还提出了一种改进的关联规则挖掘策略，对于理解如何利用遗传算法处理复杂的数据挖掘问题，以及在实际场景中应用这些方法，都提供了宝贵的理论和实践指导。