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關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在數(shù)據(jù)錄入、校對系統(tǒng)中的應(yīng)用
2016-01-12
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關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在數(shù)據(jù)錄入、校對系統(tǒng)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)的準確錄入和高效的校對是各行業(yè)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，提高數(shù)據(jù)錄入的精確性對各行業(yè)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析有著重要的支撐作用，是后期數(shù)據(jù)分析的科學(xué)基礎(chǔ)。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)校驗方法的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)分析師在采用數(shù)據(jù)挖掘知識中的關(guān)聯(lián)規(guī)則能更有效地提高數(shù)據(jù)錄入的精確性以及校對的高效性。

數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)挖掘的知識模式中，關(guān)聯(lián)規(guī)則模式是比較重要的一種。關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念由Agrawal、Imielinski等人提出，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一種相對簡單但很實用的規(guī)則?？梢圆捎?a href='/map/guanlianguize/' style='color:#000;font-size:inherit;'>關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)對各行業(yè)的數(shù)據(jù)錄入、校對、處理提供支持，從而提高數(shù)據(jù)處理的準確性。
數(shù)據(jù)挖掘是一個從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、新穎的、有價值的信息和知識（模型或規(guī)則）的過程；它是根據(jù)目標對數(shù)據(jù)進行探索和分析，揭示其中隱含的規(guī)律，并進一步將其模型化的先進有效的技術(shù)過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，它集成了許多學(xué)科中成熟的工具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、模型識別、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。
數(shù)據(jù)挖掘包括：分類 （Classification） 、估值（Estimation）、 預(yù)測（Prediction） 、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules） 、聚類（Clustering）、描述和可視化（Description and Visualization）。 
    關(guān)聯(lián)規(guī)則是在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性、或因果結(jié)構(gòu)，通過分析數(shù)據(jù)或記錄間的關(guān)系，決定哪些事情將一起發(fā)生。
設(shè)I={i1, i2,…, in}是項的集合，其中的元素稱為項,S為T的集合，這里T是項的集合，并且T I 。如果X T，那么稱T包含X。
一個關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X==>Y的蘊涵式，這里X I, Y I，并且X Y= 。規(guī)則X==>Y在集合S中的支持度（support）是S集中包含X和Y的數(shù)與所有項數(shù)之比，記為support(X==>Y)，即：support(X==>Y)= {T : X Y T，T S} / S 
規(guī)則X==>Y的可信度是指包含X和Y的數(shù)與包含X的數(shù)之比，記為confidence(X==>Y)，即：confidence(X==>Y)={T: X Y T，T S} / {T:X T，T S}
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的任務(wù)是：給定一個集S，求出所有滿足最小支持度和最小可信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。


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