1、數(shù)據(jù)挖掘是目前發(fā)展最迅速的海量數(shù)據(jù)分析與處理技術。數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘得到了人們極大的重視，并且已經(jīng)在商業(yè)領域廣泛應用。多維關聯(lián)規(guī)則作為關聯(lián)規(guī)則的一種重要形式，在近年來也得到了很快的發(fā)展。但傳統(tǒng)的多維關聯(lián)規(guī)則算法在數(shù)據(jù)量大或者頻繁模式長時，有較大的時間消耗。 在單維的事務數(shù)據(jù)庫關聯(lián)規(guī)則挖掘中，F(xiàn)P-growth算法能大幅減少數(shù)據(jù)庫掃描，并且不需要產(chǎn)生候選集，因而有很好的性能。本文通過改進FP-growth算法，提出一種高效的

2、多維關聯(lián)規(guī)則算法：MDP(Multi-Dimensional Pattern)算法。MDP算法通過構造一種擴展的前綴樹MDP-tree，將數(shù)據(jù)倉庫中的有效信息壓縮存儲，再使用基于MDP-tree的MDP-mining方法來快速發(fā)現(xiàn)有趣的關聯(lián)規(guī)則。MDP算法僅需要掃描一次數(shù)據(jù)倉庫，就可以構造出MDP-tree，進而得到所有的關聯(lián)規(guī)則。該算法還具有頻繁模式查找簡捷、二次查詢迅速等優(yōu)點。本文通過實驗驗證了MDP算法對挖掘多維關聯(lián)規(guī)則是有效的和