Structuring of a Transaction Database Using the Rough.pdf

" Structuring of a Transaction Database Using the Rough Set Theory" 本文介绍了使用粗糙集理论对事务数据库进行结构化的方法。在数据挖掘中，关联规则分析是常用的技术之一，用于检测事件之间的关联关系。市场篮子分析是关联规则分析的一种应用，旨在检测不同事件之间的关联关系。 在进行关联规则分析时，事务数据库的结构化是一个重要的步骤。然而， hiện有的研究表明，在事务数据库的结构化方面还存在不足之处，特别是在初步事务分析阶段将元素分类和clusterization的过程中。 为了解决这个问题，本文提出了使用粗糙集理论对事务数据库进行结构化的方法。粗糙集理论是一种数学工具，用于处理不确定性和不完全信息的数据。它可以用于对事务数据库进行分类和clusterization，从而提高关联规则分析的效率。 本文首先介绍了粗糙集理论的基础概念，然后描述了使用粗糙集理论对事务数据库进行结构化的方法。本文给出了一个实例，展示了如何使用粗糙集理论对事务数据库进行分类和clusterization。 知识点： 1. 粗糙集理论的基础概念：粗糙集理论是由波兰数学家Zdzisław Pawlak在1980年代提出的，它是一种数学工具，用于处理不确定性和不完全信息的数据。 2. 事务数据库的结构化：事务数据库的结构化是指将事务数据库中的元素分类和clusterization，以提高关联规则分析的效率。 3. 粗糙集理论在事务数据库结构化中的应用：粗糙集理论可以用于对事务数据库进行分类和clusterization，从而提高关联规则分析的效率。 4. 关联规则分析：关联规则分析是数据挖掘中的一种技术，用于检测事件之间的关联关系。 5. 市场篮子分析：市场篮子分析是一种应用关联规则分析的技术，旨在检测不同事件之间的关联关系。 6. 事务数据库的特点：事务数据库是一种特殊的数据库，用于存储事务信息，每个事务都是一个事件的集合。 7. 粗糙集理论的优点：粗糙集理论可以处理不确定性和不完全信息的数据，提高了关联规则分析的效率。 8. 事务数据库结构化的重要性：事务数据库的结构化是关联规则分析的关键步骤，对关联规则分析的效率和准确性有着重要影响。 9. 粗糙集理论在数据挖掘中的应用：粗糙集理论可以用于数据挖掘中的多个方面，例如关联规则分析、分类和clusterization等。 10. 事务数据库结构化的挑战：事务数据库的结构化是一个复杂的问题，需要考虑到多个因素，例如数据的不确定性和不完全信息。