AprioriAll和GSP算法的研究及实现毕业论文.doc

陕西理工学院毕业论文 PAGE AprioriAll和GSP算法的研究及实现 [摘要]：序列模式挖掘即从序列数据库中发现频繁子序列以作为模式,它是一类重要的数据挖掘问题,有着非常广泛的应用前景,被应用在包括顾客购买行为的分析、网络访问模式分析、科学实验的分析、疾病治疗的早期诊断、自然灾害的预测、DNA 序列的破译等方面。的效率上。本文我就是在对序列模式挖掘的其中两种算法进行研究，即：Armorial和GSP算法。首先讲述了序列模式的一些概念及基本原理。并通过具体的实例演示算法的执行过程，进而达到掌握理解的成度。再次基础上采用vc编程语言和Access数据库进行实现，最后对程序运行结果进行分析和总结。 关键字：数据挖掘 Armorial算法 GSP算法 Two Data Mining Algorithms Author：Liu Jianqing （Grade04,Class04, Information and calculation science，Department of Mathematics，Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723000，Shaanxi） Tutor: Zhou Tao Abstract: Sequential pattern mining from the sequence found in the database as a sequence of frequent pattern, it is a kind of important data mining issues, has a very wide application, be used in customer buying behavior, including the analysis of network access mode of analysis, the scientific experiments Analysis, the early diagnosis of disease, natural disasters forecast, DNA sequences deciphered, and so on. The efficiency. In this paper, I was in the sequence pattern mining one of two algorithms to study, namely: Armorial and GSP algorithm. First on the sequence patterns of some basic concepts and principles. And demonstrate through concrete examples of the implementation of the algorithm, then reached into the grasp of understanding. Used vc again based on the programming language and Access database to achieve the end result of running the analysis and synthesis. Keyword: Data mining algorithm Aprioriall algorithm GSP Algorithm 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作 者 签 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　  指导教师签名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授权说明 本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印