导读:本文包含了否定关联规则论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:规则,数据挖掘,算法,粗糙,数据仓库,智能交通,论文。
否定关联规则论文文献综述
孙剑斐,叶娅[1]（2016）在《基于智能交通数据下的否定关联规则实验研究》一文中研究指出目前,交通系统中的数据增长越来越快,特别是公交系统的数据采集和技术分析日益纷杂,伴随着数据的快速增长无疑是告知我们智能交通的大数据时代已经来临。当然,公交数据这类资源和其它资源相比,又有着其特殊性,一种快速且高效的公交数据采集方法,对于城市的公交系统有着其重要的作用,倘若数据这类资源不能得到有效利用,那么给市民出行带来将会是一种沉重的负担。本文主要利用大量公交IC卡刷卡的相关数据进行有效处理与分析,对否定关联规则算法进行深化研究。(本文来源于《电子世界》期刊2016年14期）
米允龙,姜麟,米春桥[2]（2014）在《MapReduce环境下的否定粗糙关联规则算法》一文中研究指出为了解决Apriori关联规则算法在处理大数据时产生大量候选项集,且无法在大数据环境下挖掘出频繁事件中所隐藏的否定关系的问题,通过深度分析事务数据库的特征,结合Boolean矩阵原理,运用粗糙集的分类思想和MapReduce并行编程模型,提出在MapReduce框架下的否定粗糙关联规则算法,以处理大数据所隐藏的否定关系。实验结果表明了该并行算法的有效性,适合挖掘出海量数据的否定关系。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2014年11期）
卢炎生,饶丹[3]（2004）在《一种挖掘带否定关联规则的算法》一文中研究指出关联规则挖掘算法的研究主要集中在提高Apriori算法的效率上,而对带否定项关联规则的研究比较少。本文分析了目前带否定关联规则的两种基本算法,并在这两种基本算法的基础上进行改进,提出了一种新的挖掘算法。这种算法减少了在数据库中进行扫描计数的候选集个数,对于提高挖掘带否定关联规则的效率有一定的意义。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2004年10期）
饶丹[4]（2004）在《带否定关联规则挖掘算法的研究》一文中研究指出数据挖掘作为数据库研究领域中的热点,正受到越来越多的关注。它被定义为在数据中寻找正确的、有趣的、潜在有用的并最终可以理解的模式。基于关联规则的挖掘是其中一个重要的研究方法,具有重要的理论价值和广泛的应用前景。关联规则中最有名和最有影响力的算法是Apriori算法,Apriori对布尔型数据库的标准关联规则的挖掘有很高的效率。在很多领域中,只挖掘出标准关联规则是不够的,需要对数据项的否定项进行挖掘。带否定项的关联规则是指允许在关联规则中出现负项目,对关联规则的形式做出了扩展,从而提高了关联规则的描述能力。Apriori算法在挖掘带否定项的关联规则时显得非常笨拙和低效,不擅长处理相关性高的数据,CA算法对稠密型数据库有很好的效率,但是挖掘出来的规则会很多,并且很多规则可能是无趣的。针对这种不足,INA算法在支持度-置信度的模式上增加了一个新的评估参数-兴趣度。通过引入兴趣度,有效的改善了CA算法中的候选集膨胀现象,删除了一些被挖掘出来而没有兴趣的关联规则。这种算法能够有效挖掘出有趣的带否定关联规则。INA算法在多维数据库中挖掘带否定关联规则也有较好的效率,更广泛的应用了带否定关联规则的挖掘。对于多维数据库,采用与数据仓库相结合的方法,利用数据仓库联机分析的一些结果,能够更好的挖掘带否定关联规则。通过初步实验将CA算法挖掘出的频繁项目数与Apriori算法挖掘出的正频繁项目数进行了比较,显示了CA算法的有效性,同样将INA算法挖掘出的有趣规则与CA算法挖掘出的规则进行比较,表明了INA算法的实用性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2004-05-01）
否定关联规则论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决Apriori关联规则算法在处理大数据时产生大量候选项集,且无法在大数据环境下挖掘出频繁事件中所隐藏的否定关系的问题,通过深度分析事务数据库的特征,结合Boolean矩阵原理,运用粗糙集的分类思想和MapReduce并行编程模型,提出在MapReduce框架下的否定粗糙关联规则算法,以处理大数据所隐藏的否定关系。实验结果表明了该并行算法的有效性,适合挖掘出海量数据的否定关系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
否定关联规则论文参考文献
[1].孙剑斐,叶娅.基于智能交通数据下的否定关联规则实验研究[J].电子世界.2016
[2].米允龙,姜麟,米春桥.MapReduce环境下的否定粗糙关联规则算法[J].计算机集成制造系统.2014
[3].卢炎生,饶丹.一种挖掘带否定关联规则的算法[J].计算机工程与科学.2004
[4].饶丹.带否定关联规则挖掘算法的研究[D].华中科技大学.2004
论文知识图
