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基于SVM分类器的动态关联规则趋势度挖掘方法
随着数据挖掘技术的发展，越来越多的数据被收集并存储在数据库中，通过关联规则分析这些数据通常可以找到一些有用的信息。然而，传统的关联规则分析方法仅仅考虑了静态的数据模式，忽略了数据之间的动态变化，因此需要动态关联规则挖掘技术。本论文将介绍一种基于SVM分类器的动态关联规则趋势度挖掘方法。
一、研究背景
在现实生活中，许多数据呈现出动态变化的特征，例如网站访问量，电视收视率等。随着时间的推移，这些数据的分布也会随之变化，对传统的关联规则分析方法提出了挑战。对于这类问题，需要考虑数据之间的时序关系，挖掘出数据之间的动态规律和趋势，以便进一步分析和预测。
二、SVM分类器的介绍
SVM（SupportVectorMachine）分类器是一种强大的分类器，可以处理高维数据集和非线性数据，被广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。SVM分类器的核心思想是将数据映射到高维空间中，在此空间中找到最优的超平面，从而实现分类。
三、动态关联规则的定义
动态关联规则是指在时间序列中，一组数据之间共同出现的规则。与传统的关联规则相比，动态关联规则更关注数据之间的时序关系，可以有效挖掘出数据之间的趋势和规律。
四、动态关联规则趋势度的定义
在动态关联规则中，趋势度指的是数据之间的趋势大小，用于衡量数据之间的相互关系及趋势的变化情况。对于具有趋势变化的数据，通过测量趋势度可以发现数据的波动情况并进行分类。
五、研究方法
1.数据预处理
对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化、去噪、插值等操作，以保证数据的可靠性和质量。
2.构建SVM分类器
基于预处理的数据，构建SVM分类器，训练出最优的分类模型，用于分类和预测。
3.提取动态关联规则
在训练好的SVM分类器基础上，提取出动态关联规则，并计算其趋势度。根据趋势大小对规则进行排序，发现数据之间的规律和趋势。
4.结果分析
将提取出的动态关联规则进行分析和可视化，发现数据之间的规律和趋势，为实际应用提供支持。
六、实验与结果分析
本论文中，我们基于UCI数据集构建了实验模型，实验结果表明，本方法在动态关联规则分析方面具有较高的准确性和可靠性，能够发现数据之间的规律和趋势，对进一步分析和预测具有重要意义。
七、结论
本论文介绍了一种基于SVM分类器的动态关联规则趋势度挖掘方法，通过实验验证了该方法的有效性和可靠性。该方法不仅适用于时间序列数据的关联规则分析，也可应用于其他领域的数据分析和处理。