1、隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的成熟和數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及,大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和收集導(dǎo)致信息資源呈爆炸性增長(zhǎng)的趨勢(shì)。傳統(tǒng)分析方法己經(jīng)無(wú)法滿足管理者對(duì)數(shù)據(jù)處理的需求,如何有效的使用這些大量數(shù)據(jù)成為目前面臨的問(wèn)題,尋求能夠分析大量數(shù)據(jù)的技術(shù)成為一個(gè)迫切的需求,面對(duì)這一挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究受到了極大的重視,本文著重對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了研究,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于從大量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)各個(gè)屬性之間的內(nèi)在聯(lián)系,得到對(duì)決策有潛在價(jià)值

2、的知識(shí)和規(guī)則,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文針對(duì)Apriori算法存在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)掃描次數(shù)多和可能產(chǎn)生冗余的候選項(xiàng)集的缺點(diǎn),借鑒AprioriTid的事務(wù)壓縮和減少數(shù)據(jù)庫(kù)掃描趟數(shù)的優(yōu)點(diǎn)提出改進(jìn)算法,只進(jìn)行一次數(shù)據(jù)庫(kù)掃描,節(jié)省了時(shí)間,使算法執(zhí)行效率更高。將改進(jìn)算法應(yīng)用于銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中,對(duì)某省6個(gè)市區(qū)32138條真實(shí)數(shù)據(jù),進(jìn)行了預(yù)處理,如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)整合及數(shù)據(jù)清理。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理之后,將算法應(yīng)用在數(shù)據(jù)上,進(jìn)行了有意義的探