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关联规则挖掘在煤矿安全监测中的应用



摘要为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识,来指导煤矿安全预警工作,本文将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点,对数据进行了预处理后,采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统,用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后,就可以挖掘出关联规则。
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关键词关联规则;多维;安全监测
中图分类号 TP311 文献标识码A
Application of Association Rules Mining in Mine Safety Monitoring
LI Feng1JIANG Li-li2
1(Data Management Center, Xinyi Redio and Television Bureau, Xuzhou 221400,China)
2(School puter Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116,China)
【Abstract 】 To get useful knowledge from large amount data of mining safety monitoring, and Guide the work of coal mine safety warning, this paper applies association rules in the data mining of mine safety monitoring. Using the data features, it chooses multidimensional association rules mining algorithm after preprocessing. The paper design and realized an association rules mining system for the safety monitoring data. Trough this system, users can mine association rules after setting the minimum support and minimum confidence threshold.
【Key words】association rules; multidimensional; safety monitoring

0 引言
自从1993年Agrawal等人引入关联规则的挖掘,频繁模式挖掘引起了人们极大的关注。IBM的Quest项目组,Stanford大学的MIDAS项目组,Simon Fraser大学的智能数据库系统实验室,还有许多其他的研究机构,都对频繁模式的挖掘进行了深入的研究,取得了不少研究成果[1]。到目前为止,主要的研究方向有多循