1、隨著科技的進(jìn)步和人類社會文明程度的不斷提高，人們需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大。在數(shù)據(jù)量如此豐富的信息時代，如何從如此浩瀚的數(shù)據(jù)中挖掘出所需要的知識和信息成為一個十分現(xiàn)實(shí)和重要的問題。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要分支。而在現(xiàn)實(shí)生活中，更需要考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則和分類之間是否存在某種對應(yīng)關(guān)系，這就是一種特殊的關(guān)聯(lián)規(guī)則--類關(guān)聯(lián)規(guī)則。一方面在現(xiàn)實(shí)生活中，描述數(shù)據(jù)元素的屬性可能是隨時變化的，變化的屬性會增加很多有用的信息，但是也會增加挖掘的難度和復(fù)

2、雜度。另一方面，現(xiàn)有的類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法大多都是順序算法，即使用一個處理器從頭到尾按部就班的執(zhí)行，這種算法在當(dāng)今計(jì)算機(jī)普遍采用多處理機(jī)系統(tǒng)的條件下顯得格格不入，效率低下，不利于實(shí)際的應(yīng)用。本文針對以上兩點(diǎn)問題，把自適應(yīng)挖掘算法和并行思想融入到類關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘之中，改進(jìn)了傳統(tǒng)的CAR-Miner算法。主要研究內(nèi)容如下:
　　1.簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則和類關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念和定義，以及類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。

3、　　2.傳統(tǒng)的類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法只保證了挖掘結(jié)果的完備性，前提是描述數(shù)據(jù)元素的屬性集固定不變。而在實(shí)際情況中，用于描述數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)元素的屬性數(shù)量可能會動態(tài)增加，這時如果重新運(yùn)行一遍傳統(tǒng)算法需要花費(fèi)太多的時間。因此，針對屬性增加的情況，提出了一種自適應(yīng)類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，這種算法能夠?qū)ψ兓膶傩宰龀鲚^快的反應(yīng)，只挖掘那些之前沒有產(chǎn)生的新規(guī)則，這樣就充分利用了第一次的挖掘結(jié)果，提高挖掘效率的同時，保證了挖掘結(jié)果的完備性。
　　3.針對

4、傳統(tǒng)的順序算法效率低下的缺點(diǎn)，本文用并行思想對其進(jìn)行改進(jìn)。采用了獨(dú)立類和共享類兩種并行策略，對算法做并行化處理，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了兩種策略的有效性。之后，又對共享類進(jìn)行了改進(jìn)，使其能夠在更小的粒度上進(jìn)行操作，又通過仿真實(shí)驗(yàn)對傳統(tǒng)算法、共享類和新算法的效率進(jìn)行了對比。
　　通過分析仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以得出，改進(jìn)的算法具有現(xiàn)實(shí)的可行性和有效性，大大提高了類關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘效率。但是的研究也并不完善，仍然有很多不足和需要改進(jìn)的地方，比如提出的