1、“.....就像从矿石中采矿样。原始数据可以是结构化，如关系数据库中数据，也可以是半结构化，如文本图形图像数据，甚至可以是分布在网络上异构型数据。人类各项活动都是基于人类智慧和知识，即对外部世界观察和了解，做出正确判断和决策以及采取正确行动，而数据仅仅是人们用各种工具和手段观察外部世界所得到原始材料，它本身没有任何意义。从数据到知识到智慧，需要经过分析加工处理和精炼过程。发现知识方法可以是数学，也可以是非数学可以是演绎，也可以是归纳。发现知识可以被用于信息管理查询优化决策支持过程控制等，还可以用于数据自身维护。因此，数据挖掘是门很广义交叉学科，它汇聚了不同领域研究者，尤其是数据算法特点算法算法描述算法特点第五章算法实现算法实现程序流程图程序流程图描述大学毕业设计与论文相关资料相信自己......”。

2、“.....相信你我第章系统概述课题来源和背景随着数据库技术迅速发展以及数据库管理信息系统广泛应用，人们积累数据越来越多。这些积累数据背后隐藏着许多有价值重要信息，我们希望对这些数据进行更高层次分析，以便更好地利用这些数据，达到为决策服务目。目前数据库管理系统虽然可以高效地实现数据录入查询统计等功能，但无法发现数据中存在潜在关系和规则，也无法根据现有数据预测未来发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏知识有效手段，导致了数据丰富但知识贫乏现象。没有强有力分析工具，理解这些海量类型各异数据已经远远超出了人能力。数据挖掘方法提出，让人们终于有能力认识到数据隐藏价值，即隐藏在数据中信息和知识。数据挖掘指是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣有价值知识，这些知识是隐含事先未知有用信息数据项之间关联规则称为关联模式......”。

3、“.....关联规则起初主要应用于对购物篮分析，关联规则是发现交易数据库中不同商品之间联系，根据这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了商品对购买其他商品影响。这样规则可以应用于商品货架设计货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。虽然关联规则是伴随零售业飞速发展而产生，但它应用决不仅仅在零售业上，还体现在银行业制造业经纪业和安全交易保险业计算机硬件和软件政府和防卫医药交通电信公安等，所以展开对关联规则研究具有重大意义。数据挖掘就是在这样情况应运而生，数据挖掘填补了数据和信息之间鸿沟。简单讲，数据挖掘就是从大量数据中提取感兴趣知识过程。关联规则是描述数据库中数据项之间潜在关系规则。关联规则是数据挖掘个重要分支，它能分析属性之间关联性，找出因果关系。数据挖掘可以看作是信息技术变革自然结果。大学毕业设计与论文相关资料相信自己......”。

4、“.....也使软件厂商数据挖掘产品推陈出新。数据挖掘是从大量数据中，抽取出潜在有价值知识模型或规则过程。数据挖掘任务是从数据中发现模式。模式是个用语言来表示表达式，它可用来描述数据集中数据特性，所描述数据是集合个子集，作为个模式要求它比列举数据子集中所有元素描述方法简单。模式有很多种，在实际应用中，往往根据模式实际作用细分为种分类模式回归模式时间序列模式聚类模式关联模式序列模式，其中关联模式挖掘是目前数据挖掘领域中最为广泛研究课题之。而产生频繁集则是产生关联规则第步。年等人首先提出了关联规则问题，并于年提出了挖掘关联规则经典算法算法，后来有不少学者对关联规则问题进行了大量研究。比如对原有算法进行优化，如引入哈希方法划分思想随机采样等，以提高算法挖掘规则效率，但这些算法都不能避免系列算法固有缺陷，就是需要多次重复扫描数据库......”。

5、“.....虽然不需要生成频繁候选项目集且只需要扫描数据库两次，但如果大项集数量很多，并且如果由原数据库得到分支很多且分支长度很长时，该算法将需要构造出数量巨大条件，不仅费时而且要占用大量空间。挖掘效率不高，而且递归算法本身效率也较低。论文研究内容和组织结构数据挖掘技术出现是伴随着当今时代信息爆炸性增长和人们面对纷繁数据得到决策支持而出现。数据挖掘工具中要实现个很重要功能就是关联规则发现，而关联规则发现第步就是要找到相应频繁集。本文就是建立在对个频繁项集产生算法分析基础上。通过个程序具体实现了算法。大学毕业设计与论文相关资料相信自己，相信你我第部分已经对系统概述做了介绍。第部分将介绍些数据挖掘基本知识。第部分讨论关联规则些问题。第部分是关联规则发现技术中算法，算法和算法分析。第部分结合程序设计着重讨论下本文是怎样实现算法。第部分对算法结果和性能分析。第部分结束语......”。

6、“.....相信你我第二章数据挖掘简介数据挖掘就是从大量不完全有噪声模糊随机实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但又是潜在有用信息和知识过程，主要有数据准备规律寻找和规律表示个步骤。数据挖掘任务有关联分析聚类分析分类分析异常分析特异群组分析和演变分析等。数据挖掘原因计算机与信息技术经历了半个世纪发展，给人类社会带来了巨大变化与影响。在支配人类社会三大要素能源材料和信息中，信息愈来愈显示出其重要性和支配力，它将人类社会由工业化时代推向信息化时代。随着人类活动范围扩展，生活节奏加快，以及技术进步，人们能以更快速更容易更廉价方式获取和存储数据，这就使得数据及其信息量以指数方式增长。人们把原始数据看作是形成知识源泉，就像从矿石中采矿样。原始数据可以是结构化，如关系数据库中数据，也可以是半结构化，如文本图形图像数据，甚至可以是分布在网络上异构型数据。人类各项活动都是基于人类智慧和知识......”。

7、“.....做出正确判断和决策以及采取正确行动，而数据仅仅是人们用各种工具和手段观察外部世界所得到原始材料，它本身没有任何意义。从数据到知识到智慧，需要经过分析加工处理和精炼过程。发现知识方法可以是数学，也可以是非数学可以是演绎，也可以是归纳。发现知识可以被用于信息管理查询优化决策支持过程控制等，还可以用于数据自身维护。因此，数据挖掘是门很广义交叉学科，它汇聚了不同领域研究者，尤其是数据第阶段，第次扫描数据库发现套系列频繁，存放在数组里大学毕业设计与论文相关资料相信自己，相信你我大学毕业设计与论文相关资料相信自己，相信你我频繁项是第阶段，第二次扫描，将结果存放在中，其中最后个元素存放个数中存放对应值除去事务中不是频繁项项大学毕业设计与论文相关资料相信自己，相信你我,大学毕业设计与论文相关资料相信自己，相信你我第二阶段，构建和发现频繁,大学毕业设计与论文相关资料相信自己......”。

8、“.....相信你我频繁项为算法特点算法算法描述算法特点第五章算法实现算法实现程序流程图程序流程图描述大学毕业设计与论文相关资料相信自己，相信你我程序中主要变量说明程序中主要函数及描述第六章算法结果和性能分析算法运行结果算法性能测试算法性能分析结束语致谢参考文献附录中英文翻译附录程序清单大学毕业设计与论文相关资料相信自己，相信你我第章系统概述课题来源和背景随着数据库技术迅速发展以及数据库管理信息系统广泛应用，人们积累数据越来越多。这些积累数据背后隐藏着许多有价值重要信息，我们希望对这些数据进行更高层次分析，以便更好地利用这些数据，达到为决策服务目。目前数据库管理系统虽然可以高效地实现数据录入查询统计等功能，但无法发现数据中存在潜在关系和规则，也无法根据现有数据预测未来发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏知识有效手段......”。

9、“.....相信你我中文摘要数据挖掘是解决数据丰富而知识贫乏有效途径，是信息科学领域前沿研究课题之。有关研究和应用极大提高了决策支持能力，它已被公认为是数据库研究中个极富应用前景领域。本文描述了数据挖掘概念功能以及发现模式分类。在众多数据挖掘算法中，挖掘关联规则都是数据挖掘中重要研究内容，其中挖掘频繁项目集是挖掘关联规则中关键问题之，最大频繁项目集已经隐含了所有频繁项目集，进而可以将发现频繁项目集问题转化为发现最大频繁项目集问题，因此发现最大频繁项目集对数据挖掘具有重大意义。本文实现了种挖掘频繁项集更有效种方法，即频繁项超度量树。使用种特殊频繁项超度量树结构，以提高其在获得频繁项目集效率。与相关理论研究相比，结构主要有四点优势首先，它只对数据库进行了两次扫描，从而降低了开销其次，是种分割数据库改进方法，它源于事务聚类，可大大减少搜索空间第三......”。