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数据挖掘技术及其在用户行为分析系统中的应用

陈耿

  数据挖掘技术是近年来计算机技术发展的热点之一。通过对历史积累的大量数据的有效挖掘,可以发现隐藏的规律或模式,为决策提供支持,而这些规律或模式是不能够依靠简单的数据查询得到,或者是不能在可接受的时间内得到。这些规律或模式可以进一步在专业人员的识别下成为知识。数据挖掘面对的任务是复杂的,通常包括分类、预测、关联规则发现和聚类分析等。在本文中,我们先介绍了数据挖掘的基本概念及其和数据仓库、OLAP(联机分析处理)的关系。然后,我们结合移动增值业务用户行为分析的需求和数据,给出了利用Microsoft SQL Server 2000的数据仓库和OLAP技术来建立用户行为历史数据集市的方案,为数据挖掘提供干净的数据。同时,我们介绍了利用ADO/MD组件开发客户端程序以实现数据可视化的方法。最后,我们着重介绍了对数据集市中的数据所进行的两项数据挖掘任务——第一个是在Apriori算法基础上实现业务关联规则的挖掘,另一个是在SLIQ算法基础上实现创建注册用户信息决策树以进行客户分类预测。……   
[关键词]:数据挖掘;数据仓库;关联规则;决策树
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:西南交通大学2003年
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