关联规则挖掘中层次算法的研究
关联规则挖掘算法的研究
Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．１Ｊａｎ．２０１３赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第29卷第1期（下）2013年1月关联规则挖掘算法的研究目前是数据挖掘领域的一个重要方向，其中，Ａｐｒｉｏｒｉ算法就是一个经典的挖掘关联规则算法．１９９３年，Ａｇｒａｗａｌ等提出关联规则挖掘的相关概念，随后提出经典Ａｐｒｉｏｒｉ算法，它是一个采用两阶段挖掘思想的算法，且多次扫描事务数据库，直到寻找出给定数据集中数据项之间有趣的关联规则．1关联规则基本概念１．１关联规则关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，在关联规则中，有两个重要的概念：支持度和置信度．支持度是对关联规则的重要性的衡量，置信度是对关联规则的准确度的衡量，一般情况下，用户根据实际挖掘需要，预先给定最小支持度和最小置信度，通常情况下，如果规则的置信度和支持度大于用户指定的最小置信度和支持度，那么这个规则就是一条有效规则．事实上，有效规则并不一定具有实用性，还要参照关联规则的其他指标．定义1设Ｉ＝｛Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＭ｝是数据项的集合，Ｄ是全体事务的集合，一个事务Ｔ有一个唯一的标识ＴＩＤ．如果项集Ａ哿Ｔ，则称事务Ｔ支持项集Ａ，也称事务Ｔ包含项集Ａ．定义2关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，其中Ａ奂Ｉ，Ｂ奂Ｉ，且Ａ∩Ｂ＝Φ．定义3事务数据库Ｄ中有Ｎ条交易事务，关联规则Ａ圯Ｂ的支持度定义为：ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％．定义4置信度定义为：ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％．引理1在数据库中若有一事务Ｔ其长度小于Ｋ＋１，则由Ｋ项频繁集生成Ｋ＋１项频繁集时，事务Ｔ是没必要扫描的．１．２Ａｐｒｉｏｒｉ算法的基本思想Ａｐｒｉｏｒｉ算法是发现关联规则的经典算法．该算法分两个步骤发现关联规则：第一步通过迭代，找出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于最小支持度的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小可信度的规则．2Apriori 算法的不足之处Ａｐｒｉｏｒｉ算法最大的优点是算法思路比较简单，它以递归统计为基础，生成频繁项集，易于实现．Ａｐｒｉｏｒｉ算法虽然能够从海量数据中挖掘出关联规则，但是算法在执行速度和效率上有一定的局限性，表现如下：２．１Ａｐｒｉｏｒｉ算法会产生大量的候选项集．该算法是由候选集函数Ａｐｒｉｏｒｉ－Ｇｅｎ利用Ｌｋ－１项产生候选项集Ｃｋ，所产生的Ｃｋ由ＣｋＬｋ－１项集组成．显然ｋ越大产生的候选项集的数目就越多．２．２Ｉ／Ｏ负载过大．Ａｐｒｉｏｒｉ算法需要多次扫描事务数据库，需要很大的Ｉ／Ｏ负载．对每次ｋ循环，候集Ｃｋ中的每个元素都必须扫描数据库１次来决定其是否加入Ｃｋ．例如，一个频繁大项目集包含１２个项，那么就至少扫描事务数据库１２遍．3对Apriori 算法的改进算法改进的思路１．改变数据的存储结构，用二进制位存储各项目的事务集，矩阵的列代表频繁Ｋ－项集，矩阵的行代表事务，其中１表示该项目在某事务中出现，０表示该项目在某事务中没有出现．２．生成频繁１－项集．首先扫描源数据库，生成矩阵．统计每列中包含１的数目，得到该项目的支持事务数，如果该项的支持事务数大于最小支持事务数，则该项是频繁项集，否则是非频繁项集．从矩阵中将该列删除，并根据引理１，在矩阵中删除第９行，得出频繁１－项集．３．由频繁１－项集生成频繁２－项集．对频繁１－项集中的项两两连接得出候选２－项集，也就是对矩阵中第ｉ列所代表的项集和第ｊ列所代表的项集进行逻辑与操作．然后计关联规则挖掘算法的研究张丽（湖南文理学院经济与管理学院，湖南常德415000）摘要：本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Ap r i or i 算法.针对Ap r i or i 算法在执行速度和效率上的缺点，提出了一种改进的Ap r i or i 算法.关键词：Ap r i or i ；算法；关联规则中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１３）０１－００２２－０２基金项目：湖南文理学院2010年度青年启动课题（QNQD1017）２２－－算支持候选２－项集各项集的事务集，在矩阵中删除支持事务数小于最小支持事务数项集对应的列，根据引理１，在矩阵中删除第４、６、１０行．得出频繁２－项集．４．类推，得到频繁Ｋ－项集，直到不能产生新的频繁项集为止．4改进算法举例假定最小支持数为３原始数据交易第一步生成初始矩阵第二步将支持度小于３的列删除．得到Ｌ１＝（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）第三步将支持度小于３的列删除，且根据引理１，删除第９行，得到Ｌ２＝（ａｃ，ｂｃ，ｂｄ，ｃｄ）第四步将支持度小于３的列删除，且根据引理１，删除第４，６，１０行，得到Ｌ３＝（ｂｃｄ）5结束语进算法通过改进数据的存储结构，利用“０”和“１”存储各项目的事务集，采用逻辑运算求得某项集的支持事务数，再根据给定的最小支持数生成频繁项集．改进后的算法与Ａｐｒｉｏｒｉ算法相比具有以下优势：（１）整个数据库只要扫描一次．（２）由频繁ｋ－１项集直接生成频繁ｋ项集，不需要再扫描整个数据库．３）在求ｋ频繁项集时，删除了长度小于Ｋ的事务．节约了存储空间，算法的效率也大大提高．———————————————————参考文献:〔1〕刘军，谢康林.一种改进的关联规则提取算法[J].型微型计算机系统，2003(7).〔2〕安颖．基于关联规则的数据挖掘算法研究[D]北京：北京工业大学，2009.〔3〕杨志刚,何月顺.基于压缩事务矩阵相乘的Apriori改进算法[J].中国新技术新产品,2010,30(6):57-58..〔4〕黄建明,赵文静,王星星.基于十字链表的Apriori改进算法[J].计算机工程,2009,35(2):37-38.〔5〕李云峰,陈建文,程代杰.关联规则挖掘的研究及对Apriori 算法的改进[J].计算机工程与科学,2002,24(6):65-68.tid ac bc bd cdt11000t20100t31100t40100t50111t60100t71111t80111t101000tid bcdt10t20t30t51t71t81tid项目集t1acgt2bcgt3abct4bct5bcdet6bgt7abcdft8bcdft9at10actid a b c d e f gt11010001t20110001t31110000t40110000t50111100t60110001t71111010t80111010t91000000t101010000tid a b c dt11010t20110t31110t40110t50111t60110t71111t80111t91000t101010２３－－。
《数据挖掘中关联规则算法研究》范文
《数据挖掘中关联规则算法研究》篇一一、引言随着信息技术和大数据时代的飞速发展，数据挖掘技术逐渐成为各个领域研究的重要课题。
关联规则算法作为数据挖掘的核心技术之一，能够从大量数据中提取出有价值的信息和知识。
本文将深入探讨数据挖掘中关联规则算法的研究现状、常用算法及其应用领域。
二、关联规则算法概述关联规则算法是一种在大规模数据集中寻找项集之间有趣关系的技术。
其主要目标是发现数据集中项集之间的关联性或因果结构，从而帮助人们更好地理解和利用数据。
关联规则算法通常用于购物篮分析、用户行为分析、生物信息学等领域。
三、常用关联规则算法1. Apriori算法：Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其核心思想是通过寻找频繁项集来生成关联规则。
Apriori算法通过不断迭代，逐步找出满足最小支持度和最小置信度的规则。
2. FP-Growth算法：FP-Growth算法是一种改进的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁模式树（FP-Tree）来发现数据集中的频繁项集和关联规则。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法具有更高的效率。
3. Eclat算法：Eclat算法也是一种常用的关联规则挖掘算法，其基本思想是将数据库分割成若干个不相交的子集，然后对每个子集进行局部搜索，最后将局部搜索结果合并得到全局的关联规则。
四、关联规则算法的应用领域1. 购物篮分析：通过分析顾客的购物行为，发现商品之间的关联关系，从而帮助商家制定更有效的营销策略。
2. 用户行为分析：在互联网领域，通过分析用户的浏览、点击等行为数据，发现用户兴趣之间的关联关系，为个性化推荐等应用提供支持。
3. 生物信息学：在生物信息学领域，关联规则算法可以用于分析基因、蛋白质等生物分子之间的相互作用关系，从而揭示生物系统的复杂网络结构。
五、研究现状与展望目前，关联规则算法已经广泛应用于各个领域，并取得了显著的成果。
然而，随着数据规模的日益增大和复杂性的提高，传统的关联规则算法面临着诸多挑战。
关联规则挖掘算法的研究与应用
关联规则挖掘算法的研究与应用引言：关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要工具之一，在商业、医疗等领域有着广泛的应用。
通过挖掘数据集中的关联规则，可以发现数据之间的潜在关联关系，为决策提供支持与指导。
本文将对关联规则挖掘算法的研究和应用进行探讨，并分析其在实际问题中的应用效果。
一、关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法是通过寻找数据集中的频繁项集和关联规则来揭示数据之间的相关性。
算法的基本原理包括：支持度和置信度的计算、频繁项集的挖掘和关联规则的生成。
1. 支持度和置信度的计算：支持度表示一个项集在整个数据集中出现的频率，而置信度表示一个关联规则的可信度。
通过计算支持度和置信度，可以筛选出具有一定频率和可信度的项集和关联规则。
2. 频繁项集的挖掘：频繁项集是指在数据集中出现频率达到预定义阈值的项集。
挖掘频繁项集的常用算法有Apriori算法、FP-growth算法等。
Apriori算法是一种基于逐层搜索的算法，在每一层中利用候选项集生成频繁项集。
而FP-growth算法是一种基于树结构的算法，通过构建FP树和挖掘频繁模式来实现。
3. 关联规则的生成：在挖掘到频繁项集之后，可以利用这些频繁项集生成关联规则。
关联规则的生成常采用Apriori原理，即从频繁项集中根据最小置信度阈值生成关联规则。
二、关联规则挖掘算法的研究进展随着数据挖掘技术的发展，关联规则挖掘算法也得到了不断的改进与扩展。
研究者们提出了许多新的算法和改进方法，以提高关联规则的挖掘效果。
1. 改进的关联规则挖掘算法：针对传统算法在挖掘大规模数据时效率低下的问题，研究者们提出了一些改进的算法。
例如，有基于GPU加速的算法、并行化的算法以及基于增量挖掘的算法等。
这些算法通过利用硬件加速和并行计算技术，可以大幅提升挖掘速度。
2. 多维度关联规则挖掘：除了在单一维度上挖掘关联规则，研究者们还尝试在多维度上进行关联规则的挖掘。
多维关联规则挖掘算法可以同时挖掘多个维度中的关联规则，从而发现更加丰富和准确的关联关系。
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用概述随着医疗系统的数字化和数据量的急剧增加，医疗数据分析成为了提高医疗质量和效率的关键。
关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要技术之一，被广泛应用于医疗数据分析中，用于发现医疗数据中的潜在关联规律。
本文将对医疗数据分析中的关联规则挖掘算法进行详细研究，并探讨其应用领域。
一、关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中的关联规律的方法。
它通过分析数据集中的项集之间的频繁出现模式来挖掘关联规则。
关联规则通常形如“A->B”，表示项集A的出现与项集B的出现之间存在某种关系。
关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
1. Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则挖掘算法之一。
它通过迭代计算频繁项集来挖掘数据中的关联规则。
Apriori算法的基本思想是：首先生成数据集中的所有频繁1-项集，然后通过连接这些频繁1-项集来生成频繁2-项集，再通过连接频繁2-项集来生成频繁3-项集，直到得到所有频繁项集为止。
最后，通过检测置信度来生成关联规则。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。
相较于Apriori算法，FP-Growth算法能够更高效地挖掘频繁项集。
FP-Growth算法通过构建一棵频繁模式树来快速发现频繁项集，然后通过后缀路径来生成关联规则。
二、医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘算法在医疗数据分析中起到了重要的作用。
通过挖掘医疗数据中的关联规律，可以帮助医疗行业从海量数据中提取出有价值的信息，用于医疗决策、疾病预测、药物研发等方面。
以下是几个医疗数据分析中关联规则挖掘算法的研究方向：1. 医疗数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要对医疗数据进行预处理。
医疗数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。
这些步骤的目的是消除数据中的噪声和冗余，以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇基于关联规则数据挖掘算法的研究1基于关联规则数据挖掘算法的研究随着信息时代的快速发展和数据储存技术的不断提升，数据挖掘变得越来越重要。
它能够从大量的数据中找到内在的模式和规律，有助于人们更好地理解数据背后的本质。
关联规则是数据挖掘中最常用的方法之一，它能够发现数据集中项之间的关系，即根据一些已知的事件或属性，推断出一些新的事件或属性。
本文将着重讲述基于关联规则数据挖掘算法的研究。
一、基本概念关联规则是数据挖掘中研究项之间关联关系的方法，它描述了一种频繁出现的事物之间的关系。
举个例子，如果超市销售数据中每位购买了尿布的顾客都会购买啤酒，那么这两个项（尿布和啤酒）之间就存在关联关系。
关联规则有两个部分：前项和后项。
前项是指已知的、出现频率高的事件或属性，后项是根据前项推断出的可能相关的事件或属性。
关联规则还包括支持度和置信度两个指标。
支持度是指所有包含前项和后项的交易占总交易数的比例，而置信度是指含有前项和后项同时出现的交易占包含前项的交易的比例。
二、关联规则算法1、Apriori算法Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。
它的工作流程是先从单项集开始，不断推算出更高维度的项集，再检查每个项集的支持度。
如果支持度高于预设的最小值，那么这个项集就被认为是频繁项集。
Apriori算法的优点是简单高效，但是它的缺点是在大规模数据中存在较高的时间和空间复杂度。
2、FP-Growth算法FP-Growth算法同样用于发现频繁项集，它的工作流程是构建一棵FP树，然后根据FP树的特性，进行递归寻找频繁项集。
相比Apriori算法，FP-Growth的优势在于减少了I/O开销，适应于分布式环境。
三、应用实例关联规则算法在现实中的应用十分广泛。
比如，在电子商务平台中，我们可以根据用户购买历史，对商品进行关联分析，根据用户购买A商品的同时购买B商品的规律，来推荐B商品给用户。
在医学领域，我们可以根据患者的病历和病情，进行关联挖掘，找到不同病例之间的共同点，为医生提供辅助诊断。
关联规则挖掘方法的研究及应用
关联规则挖掘方法的研究及应用一、本文概述本文旨在深入研究关联规则挖掘方法，探索其在不同领域的应用价值。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。
本文首先将对关联规则挖掘的基本概念、原理和方法进行详细的介绍和梳理，为后续的应用研究提供理论基础。
接着，本文将重点探讨关联规则挖掘在多个领域的应用。
这些领域包括但不限于零售业、电子商务、医疗保健、社交网络分析等。
在这些领域中，关联规则挖掘可以帮助我们理解客户行为、优化产品组合、预测疾病趋势、分析社交网络结构等，具有重要的实际应用价值。
本文还将对关联规则挖掘方法的优化和改进进行探讨。
尽管关联规则挖掘已经取得了一些重要的成果，但在处理大规模、高维度、复杂数据集时，仍然存在一些挑战。
因此，我们需要不断探索新的算法和技术，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。
本文将总结关联规则挖掘方法的研究现状和未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究，我们希望能够为关联规则挖掘的应用提供更多的思路和方法，推动其在更多领域发挥更大的作用。
二、关联规则挖掘方法理论基础关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。
这些关系通常表现为形如“如果购买了A，则很可能也会购买B”的关联规则。
关联规则挖掘方法理论基础主要涉及到频繁项集和关联规则的产生，以及它们之间的度量指标——支持度和置信度。
我们需要明确什么是频繁项集。
在给定的事务数据库中，如果某个项集出现的频率高于用户设定的最小支持度阈值，那么这个项集就被称为频繁项集。
最小支持度阈值是用户根据实际需求设定的一个参数，它决定了项集被认为是“频繁”的最低标准。
在确定了频繁项集之后，我们可以进一步生成关联规则。
关联规则是一种形如“A -> B”的蕴含关系，其中A和B都是项集。
一个关联规则是否成立，取决于它的支持度和置信度是否满足用户设定的阈值。
数据挖掘中的关联规则算法性能评估与优化策略研究
数据挖掘中的关联规则算法性能评估与优化策略研究概述：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏知识和有价值的模式的过程。
关联规则算法是数据挖掘中的一个重要工具，用于发现数据集中项与项之间的关联关系。
然而，在面对大规模数据集时，关联规则算法的性能可能会受到影响，这就需要对关联规则算法的性能进行评估并寻找优化策略。
1. 关联规则算法性能评估的指标在评估关联规则算法性能时，常用的指标包括支持度、置信度和提升度。
支持度衡量了一个规则出现的频率，置信度衡量了规则的可靠性，而提升度衡量了一个项出现在规则中的概率相对于其独立出现的概率的增长程度。
2. 关联规则算法性能评估方法为了评估关联规则算法的性能，可以通过以下方法进行：2.1 数据集的分割：将数据集分割成训练集和测试集，用训练集训练模型，并在测试集上评估算法的性能。
2.2 交叉验证：将数据集分成k个大小相等的子集，每次选择其中一个子集作为测试集，剩余的子集作为训练集，重复k次，最后将评估结果取平均值。
2.3 ROC曲线：绘制真正例率（TPR）与假正例率（FPR）的曲线，通过曲线下面积（AUC）来衡量算法的性能。
3. 关联规则算法性能优化策略为了优化关联规则算法的性能，可以考虑以下策略：3.1 大规模数据处理：针对大规模数据集，可以采用分布式计算框架，例如Spark和Hadoop，来加快处理速度。
3.2 频繁项集挖掘算法：利用频繁项集挖掘算法（例如Apriori算法和FP-growth算法），可以减少搜索空间，从而提高算法的效率。
3.3 前缀树结构：采用前缀树结构（Trie树）可以大幅度减小候选集的规模，从而提高算法的效率。
3.4 垃圾规则过滤：通过设置阈值来过滤掉不感兴趣的规则，从而减少规则数量和计算量。
3.5 并行处理：使用并行计算的方法来加速关联规则算法的运算速度，例如多线程或GPU并行计算。
4. 实验和结果分析通过以上方法和策略，我们进行了一系列实验来评估和优化关联规则算法的性能。
多种关联规则挖掘算法的研究与分析
数据挖掘中的关联规则发现算法及应用案例分析
数据挖掘中的关联规则发现算法及应用案例分析摘要：随着互联网时代的到来，数据量呈爆炸式增长。
如何从大量的数据中提取有用的信息并发现数据之间的关联关系成为了一项重要的研究课题。
数据挖掘作为一种有效的手段，可以帮助我们在庞杂的数据中寻找隐藏的模式和规律。
关联规则发现作为数据挖掘的一个重要领域，可以揭示数据之间的隐含关系。
本文将介绍数据挖掘中的关联规则发现算法以及一些典型的应用案例。
1. 引言数据挖掘是一种从大量数据中发现模式和规律的技术。
而关联规则发现作为数据挖掘的一种方法，可以用来发现数据之间的关联关系和隐藏的模式。
关联规则发现可以帮助企业和机构进行市场分析、产品推荐、预测销售量等方面的工作。
2. 关联规则发现算法2.1 Apriori算法Apriori算法是一种最常用的关联规则发现算法。
该算法基于频繁项集的概念，通过对数据进行多次扫描，从中生成频繁项集。
然后根据频繁项集生成关联规则，并计算规则的置信度和支持度。
2.2 FP-growth算法FP-growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则发现算法。
该算法通过构建一棵频繁模式树来挖掘频繁项集。
相比于Apriori算法，FP-growth算法只需要对数据进行两次扫描，大大提高了运行效率。
3. 应用案例分析3.1 零售行业在零售行业中，关联规则发现可以帮助商家了解商品之间的关联关系，从而提高销售效益。
例如，通过分析购买记录，可以发现顾客经常购买的商品组合，进而进行有效的搭配销售。
另外，还可以利用关联规则发现算法对市场需求进行预测，从而优化库存管理和进货策略。
3.2 社交网络在社交网络中，关联规则发现可以帮助我们了解用户之间的社交关系。
例如，通过分析用户的好友关系，可以发现用户之间的兴趣相似度，并基于此进行个性化推荐。
另外，还可以利用关联规则发现算法来挖掘用户的行为模式，从而提供更好的用户体验。
3.3 医疗领域在医疗领域中，关联规则发现可以帮助医生诊断疾病和制定治疗方案。
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法
数据挖掘中的关联规则与频繁项集挖掘算法在当今信息爆炸的时代，随着数据规模的不断增加，数据挖掘技术越来越受到重视。
数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业和机构更好地理解其数据，发现其中的规律和模式，并据此做出合理的决策。
在数据挖掘中，关联规则与频繁项集挖掘算法是两个重要的技术，本文将对它们进行详细介绍。
一、关联规则关联规则是数据挖掘中常用的一种技术，用于发现数据中的关联关系。
关联规则通常用来描述数据之间的相关性，并找出一些隐藏的规律和关系。
它可以被应用于很多领域，例如市场营销、医疗诊断、天气预测等。
一个典型的关联规则可以表示为“A→B”，意思是当事件A发生时，事件B也会发生。
其中A和B可以是单个项或者项集。
1.找出频繁项集在关联规则挖掘中，首先需要找出频繁项集。
频繁项集是指经常出现在一起的一组项的集合。
找出频繁项集有多种算法，其中最著名的是Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于候选集生成的方法，它通过不断迭代的方式来找出频繁项集。
而FP-growth 算法则是一种基于数据压缩的方法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
2.计算关联规则在找出频繁项集之后，接下来需要计算关联规则。
计算关联规则的方法通常有两种，一种是基于支持度和置信度的方法，另一种是基于卡方检验的方法。
支持度是指一个项集在数据集中出现的频率，而置信度是指如果项集A出现，则项集B也出现的概率。
通过对支持度和置信度的限定，可以筛选出符合要求的关联规则。
3.应用关联规则找出关联规则之后，可以将其应用于实际业务中。
例如在市场营销中，可以根据关联规则来设计促销活动；在医疗诊断中，可以根据关联规则来发现疾病的潜在因素。
因此，关联规则在实际应用中具有广泛的价值。
二、频繁项集挖掘算法频繁项集挖掘算法是数据挖掘中的一种重要技术，它用来找出在数据集中频繁出现的项集。
数据挖掘中的关联规则发现算法评估研究
数据挖掘中的关联规则发现算法评估研究数据挖掘是一种通过自动化处理大量数据来发现有用模式和规律的技术。
在数据挖掘中，关联规则发现是一个重要的任务，它可以帮助我们理解数据集中不同项之间的关系。
然而，有许多不同的关联规则发现算法可供选择，因此评估这些算法的性能和适用性变得非常重要。
本文将深入探讨数据挖掘中关联规则发现算法的评估研究。
关联规则发现算法的评估研究旨在比较不同算法在不同数据集上的性能。
评估算法的常见指标包括准确率、召回率、支持度和置信度。
准确率是指算法发现的规则与实际存在的规则之间的匹配程度。
召回率是指算法能够正确识别的实际存在的规则的比例。
支持度是指在数据集中同时出现的规则项的频率。
置信度是指规则中的前提项成立时，结论项成立的概率。
在评估关联规则发现算法时，可以使用不同的数据集和不同的评估方法。
常用的数据集包括T10I4D100K、Concept-Drift和Retail。
T10I4D100K数据集是一个包含100,000个事务的大规模数据集，用于评估算法的扩展性和效率。
Concept-Drift数据集是一个动态的数据集，用于评估算法对数据变化的适应性。
Retail数据集是一个包含销售记录的数据集，用于评估算法在商业环境中的应用性能。
评估关联规则发现算法的方法主要分为静态方法和动态方法。
静态方法是指在固定的数据集上评估算法的性能。
它可以通过交叉验证和留出法来评估算法。
交叉验证是将数据集分为训练集和测试集，并在测试集上评估算法的性能。
留出法是将数据集分为两部分，一部分用于训练算法，另一部分用于测试算法。
动态方法是指在实时环境中评估算法的性能。
它可以通过模拟数据集的动态变化来评估算法的适应性。
评估关联规则发现算法时，还需要考虑算法的时间和空间复杂度。
时间复杂度是指算法在执行过程中所需的时间。
空间复杂度是指算法在执行过程中所需的内存空间。
评估算法的时间和空间复杂度可以帮助我们选择合适的算法，并优化算法的性能。
数据挖掘中的关联规则算法实现详解
数据挖掘中的关联规则算法实现详解数据挖掘在当今信息化快速发展的时代扮演着越来越重要的角色。
数据挖掘可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，为决策和预测提供有力的支持。
在数据挖掘算法中，关联规则是一种重要的方法，可以用来发现数据中的关联关系。
本文将详细介绍关联规则算法的实现原理和步骤。
首先，我们需要了解关联规则算法的基本概念。
关联规则是一种形如“A->B”的规则，表示当出现项集A时，会经常出现项集B。
其中，项集是由若干个属性组成的集合。
关联规则算法的主要目标是发现具有足够支持度和置信度的规则。
关联规则算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：在进行关联规则挖掘之前，我们首先需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗和数据转换两个步骤。
数据清洗的目的是删除错误、缺失或重复的数据，以保证数据的质量。
数据转换的目的是将原始数据转换为适合关联规则算法处理的形式。
2. 大项集的生成：在关联规则挖掘中，我们首先需要生成一些候选的大项集。
大项集是频繁项集的超集，即包含频繁项集的项集。
生成大项集的方法有两种：基于Apriori算法和基于FP-Growth算法。
Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过迭代生成候选项集并利用支持度进行剪枝，最终得到频繁项集。
而FP-Growth算法则利用FP树的数据结构可以更高效地挖掘频繁项集。
3. 频繁项集的挖掘：在生成了大项集之后，我们需要从中挖掘频繁项集。
频繁项集是在数据集中出现的次数达到预先设定的最小支持度阈值的项集。
频繁项集的挖掘可以通过扫描数据集并统计项集的出现次数来实现。
4. 关联规则的生成：在获得了频繁项集之后，我们可以使用频繁项集生成关联规则。
关联规则的生成通过对频繁项集进行组合和剪枝来实现。
具体地，我们可以从一个频繁项集中生成不同的子集，并计算其置信度。
如果置信度满足预先设定的阈值，则将该规则加入到最终的关联规则集合中。
5. 关联规则的评估和选择：在生成了一系列关联规则之后，我们需要对其进行评估和选择。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法对比分析
数据挖掘中的关联规则挖掘算法对比分析引言：在当今的信息时代，数据的规模不断增大，如何从这些海量数据中提取有用的关联规则，成为了数据挖掘中一个重要的研究问题。
关联规则挖掘算法作为数据挖掘的核心技术之一，广泛应用于市场分析、商品推荐、交叉销售等领域。
然而，不同的关联规则挖掘算法具有不同的特点和适用性，因此，对这些算法进行对比与分析，有助于我们更好地理解其优缺点以及适用的场景。
一. Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘算法中最经典、最早的算法之一。
该算法通过计算 support 和 confidence 值来搜索频繁项集和关联规则。
Apriori算法的基本思想是通过频繁项集的扩展来生成候选项集，并且利用Apriori原则剪枝掉不满足最小支持度的项集。
然后通过计算置信度，从频繁项集中找到关联规则。
优点：1. 容易理解和实现。
2. 在处理小规模数据集时效果较好。
缺点：1. 算法需要多次扫描数据集，计算开销较大。
2. 对于大数据集和高维数据的处理效率较低。
3. Apriori算法无法处理隐式的频繁项集。
二. FP-growth算法FP-growth算法是近年来提出的一种高效的关联规则挖掘算法。
该算法通过构建FP树，避免了多次扫描数据集的计算开销，极大地提高了算法的运行效率。
FP-growth算法的基本思想是首先构建FP树，然后通过对FP树的挖掘，找出频繁项集和关联规则。
优点：1. 算法不需要多次扫描数据集，运行速度较快。
2. 在处理大数据集和高维数据时效果较好。
3. 算法能够处理隐式频繁项集和大规模数据集。
缺点：1. 实现较为复杂，不容易理解。
2. 存储FP树所需的内存空间较大。
三. Eclat算法Eclat算法是一种基于垂直数据表示形式的关联规则挖掘算法。
与Apriori 算法和FP-growth算法不同，Eclat算法不需要构建频繁项集和关联规则的树结构。
该算法通过交易数据的垂直表示形式，利用交易之间的交集关系发现频繁项集和关联规则。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法选择方法
数据挖掘中的关联规则挖掘算法选择方法数据挖掘是一种从大规模数据中提取隐藏信息和关联规律的过程。
在数据挖掘的过程中，关联规则挖掘是一种常见的技术，用于发现数据集中项之间的相关性。
选择适合的关联规则挖掘算法对于挖掘准确、高效的关联规则非常重要。
关联规则挖掘算法通常根据两个重要指标进行分类和选择，即支持度和置信度。
支持度衡量项集在数据集中出现的频率，而置信度衡量规则的可靠性和准确性。
首先，Apriori算法是关联规则挖掘中最经典和常用的算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，通过逐步增加项集的长度来发现频繁项集和关联规则。
Apriori算法的主要思想是利用频繁项集的性质，即任何非频繁的超集也是非频繁的。
这种剪枝策略可以显著减少搜索空间，提高算法的效率。
Apriori算法具有较好的可解释性和扩展性，适用于大部分关联规则挖掘问题。
其次，FP-Growth算法也是一种常用的关联规则挖掘算法。
该算法通过构建FP树（频繁模式树）来挖掘频繁项集和关联规则。
与Apriori 算法相比，FP-Growth算法不需要借助候选项集的生成和多次扫描数据集，而是利用FP树的特殊结构来高效地发现频繁项集。
FP-Growth算法在处理大规模数据集时表现出色，它将数据集压缩到一个紧凑的数据结构中，大大降低了算法的时间和空间复杂度。
另外，关联规则挖掘算法还有一些改进和扩展的方法。
例如，基于粒度的关联规则挖掘算法将数据集分成多个粒度层次，挖掘每个层次的关联规则，从而探索更细粒度的关联规则。
顺序关联规则挖掘算法通过考虑项集的顺序关系，发现顺序上存在关联性的规则。
这些改进算法根据具体的数据特点和关联规则挖掘任务的需求进行选择。
在选择关联规则挖掘算法时，需要综合考虑以下几个方面：1. 数据集大小：如果数据集较小，可以选择经典的Apriori算法，因为它具有良好的可解释性和简单性。
如果数据集较大，可以考虑使用FP-Growth算法，因为它可以更高效地处理大规模数据。
基于改进的关联规则挖掘算法的研究
ｃ ｎ ｉａｅ ｉ ｍｓ ｔ ｎ ａ ｇ ／ ｅ ｐ ｎ ｅ，ｔ ｉ ａ ｅ ｕ ｓ ｆ ｒ ｒ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｍａ ｒｘ ａ ｄｄ ｔ ｔ ｅｓ ａ ｄ ｌｒ ｅ ｔ ｏ ｘ ｅ ｓ ｅ ｈｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｔ ｏ ｗａ ｄ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｔｉ
中 图分 类 号 ： ２ ４ ＴＰ ７ 文 献标 识 码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｉ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｏ ｍ ｐ ｏ ｅ ｓ ｃ ａ ｉ ｎ Ｒｕ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎ ｒ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ａｓ ｏ ｉ ｔｏ ｌ
摘 要 ： ｒ ｒ 算 法 是 经典 的关 联 规 则挖 掘算 法 ， 利 用 逐 层 搜 索 的 迭 代 方 法 完 成 频 繁 模 式 的 挖 掘 工 作 ， 复 进 行 连 接 剪 枝 Ａｐｉ ｉ ｏ 它 反 操 作 ， 路 简 单 易 操作 ， 也 伴 随 着 产 生 庞 大候 选 集 ， 思 但 多次 扫 描 数 据 库 产 生 巨 大 ＩＯ 开 销 的 问题 ， 出一 种 改 进 算 法 ： 于 矩 阵 的 关 ／ 提 基 联 规 则 挖 掘 算 法 ， Ａｐｉ ｉ 法 比较 ， 算 法 只需 扫 描 一 遍 数 据 库 ， 可 直 接 查 找 ＾频 繁 项 集 ， 其 是 当 频 繁 项 集 较 高 的 时 候 ， 同 ｒ ｒ算 ｏ 该 就 一 尤 该 算 法 具 有 更 高 的执 行 效 率 ， 大数 据 量 的情 况 下 更具 有 可 行 性 。 在 关键词 ： 据挖掘， 数 关联 规 则 ， ｒ ｒ算 法 ， 阵 算 法 ， 量 Ａｐｉ ｉ ｏ 矩 向
关联规则挖掘的算法研究
涂人， 合肥工业大学计算机信息学院教授， 硕士生导师。
７９
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的扫描中 ， 均将前一次扫描得到的频繁项 目 作为基础项 目， 利用这个基础项 目产生 出新 的频繁项 目集 ， 的 这样 频繁项 目集称作候选项 目集 （ ａｄｄｔ Ｉ ｍ ｅ ）并且在扫描数据 的过程 中计算这些候选项 目集的实际支持 Ｃ ｎ ｉａ ｅ ｓｔ ， ｅｔ ｓ 度计数 。扫描结束后 ， 确定哪些候选项 目集才是真正的频繁项 目， 然后将是频繁项 目的这些候选项 目 集作为下
一
次扫描用的基础项 目。重复此过程直到没有新 的频繁项 目集产生为止 。一般地 ， 算法要对数据库进行多次
如何用 Ｌ一找 Ｌ ？ ｋ ｋ 需下面的两步过程 ： 连接和剪枝 连接 ： 为找 Ｌ ， ｋ通过 ｈ一与 自己连接产生候 ｋ ， 一选项 目集 的集合 ， 该候选项 目集 的集合记作 Ｃ 。设 ｌ和 ｋ
规则时， 满足最小支持度阈值和最小置信度阈值 的规则称为强规则。 ３ 关联规则算法的分析
３１ ｐｉ ｉ ． Ａ ｒ ｒ算法及优化 ｏ
Ａ ｒ ｒ算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项 目集 的算法［ ｐｉ ｉ ｏ 。算法基于频繁项集的先验知 识， 利用 Ａ ｒ ｒ性质 ： ｐｉ ｉ ｏ 频繁项集的所有非空子集都必须是频繁的， 减小算法的搜索空 间。Ａ ｒ ｒ算法所采用 ｐｉ ｉ ｏ 的是逐层迭代搜索方法 ， Ｋ一项 目集用于搜索（ ＋１一项 目 ， Ｋ ） 集 首先 ， 寻找出频繁 １ 一项 目集 的集合 ， 该集合记 作 Ｌ ， Ｌ 用来寻找频繁 ２ 一项 目 的集合 Ｌ ， 集 ２ 再用 Ｌ 寻找出 Ｌ ， ２ ３以此类推 ， 直到不能找到频繁 Ｍ一项 目 集为
规则的概念由 Ａ ｒｗ ｌ ｍｅｎｋ、ｗ ｍｉ ｇａ ａ Ｉ ｉｉ ｉ ａ 提出， 、 ｌｓ Ｓ 是数据中一种简单但很实用的规则 。关联规则模式属于描述 型模式 ， 发现关联规则的算法属于无监督学习的方法 关联规则挖 掘是发现大量数据 中项集 之间有趣 的关联
多层关联规则挖掘算法的研究及应用
２ １， ４ ００ １（ ３ ）
８５ 的研究及应用
陈 申燕 ， 曹 曼
（ 上海 大学 计算机 工程 与 科 学学 院 ，上海 ２ ０ ７ ） ０ ０ ２
ｒ ｌｓａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅＦ — ｒ ｗｔ ｌ ｏ ｉ ｕ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎ ｔ Ｐ ｇ ｏ ｈ ａ ｇ ｒｔ ｆ ａａｍ ｉ ｉ ｇｗｈ ｃ ｒ ｖ ｓ ｅｆｅ ｕ ｎ ｅ ｅ ｓ ｆ ｈ ａ ｎ ｎ ｕ ｒ ｒ ． ｔ ｈ ｍ ｈ ｏ ｄ ｔ ｎ ｎ ｉｈ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ｑ ｅ ｔ ｔ ｍｓ ｔ ｔ ｅｄ ｔ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｐ ｔ ｏ ｗａ ｄ ｈ ｔ ｒ ｉ ｏ ａ ｓ ｆ Ｂｙ ａ ａｙ ｉ ｇｔ ｅｍａ ｓｖ ａａ ｏ ｔ ｅ ｃ ｒ ｅ ｔ ｐ ｒ ｔ ｎ ｌ ｙ ｔｍ ， ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｃａ ｓ ｅ ａ ｅ ｎ ｄ ｖ ｓｏ ｆ ｒ ｆ ｓ Ｔ ｅ ｓｚ ｆ ｈ ｌ ｚｎ ｓｉ ｅｄ ｔ ｆ ｈ ｕ ｒ ｎ ｅ ａｉ ａ ｓｅ ｎ ｈ ｏ ｏ ｓ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｌ ｓ ｆ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｉｉｎ ｏ ｐ ｏ ｔ ． ｈ ｉ ｅｏ ｔ ｅ ｔ ｓ ｉ ｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｉ ｎ ｔ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｒ ｅｎ ｍｂ ｒｏ ａ ｓ ｃ ｉｎ ａ ｋ ｎ ｕ ｉ ｅ ｓ ｙ ｔｍｓ ａ ｒ ｖ ｄ ｍｕ ｔ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉｔ ｎ ｓｒ ｃ ： ｍｉ ｇ ａ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆａｌ ｇ ｕ ｅ ｆ ｒ ｎ ａ ｔ ｓｉ ａｂ ｎ ｉ ｇｂ ｓ ｓ ｓｅ ， ｎ ｉ ｔ ａ ｔ ｏ ｎ ｎ ｓ ｍｐ ｏ ｅ ｌ ｌ ｖ ｌ ｓ ｃ ａｉ ｉ ａ ｏ
关联规则挖掘算法探究论文
关联规则挖掘算法探究论文摘要Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。
本文介绍了Apriori算法的思想，并分析了该算法的性能瓶颈。
在此基础上，针对Apriori算法提出了一种改进方法，该方法采用转置矩阵的策略，只扫描一次数据库即可完成所有频繁项目集的发现。
与其他经典的算法相比，本文提出的算法在项目集长度较大时，性能明显提高。
关键字关联规则，支持度，置信度，Apriori1引言关联规则挖掘就是在海量的数据中发现数据项之间的关系，是数据挖掘领域中研究的热点问题。
1993年Agraannila等[4]提出：基于前一遍扫描得到的信息，对此仔细地作组合分析，可以得到一个改进的算法了。
针对Mannila的思想Toivonen[5]进一步提出：先使用从数据库中抽取出来的采样得到一些在整个数据库中可能成立的规则，然后对数据库的剩余部分验证这个结果。
Toivonen的算法相当简单并显著地减少了I/O代价，但是一个很大的缺点就是产生的结果不精确，存在数据扭曲(datakeiningaociationrulebetSIGMODConferenceonManagementofdata, pp.207-216,1993[2]A.Savaere,E.Omiecinki,andS.Navathe.Anefficientalgorithmformi ningaociationruleinlargedatabae.Proceedingofthe21tInternational ConferenceonVerylargeDatabae,1995[3]J.S.Park,M.S.Chen,andP.S.Yu.Aneffectivehah-baedalgorithmforminingaociationrule.ProceedingofACMSIGMODIntern ationalConferenceonManagementofData,page175-186,SanJoe,CA,May1995[4]H.Mannila,H.Toivonen,andA.Verkamo.Efficientalgorithmfordicov eringaociationrule.AAAIplinglargedatabaeforaociationrule.Proceedingofthe22ndInternationalConferenceonVeryLargeDatabae,Bombay,I ndia,September1996[6]罗可,贺才望.基于Apriori算法改进的关联规则提取算法.计算机与数字工程.2006,34(4):48-51,55[7]蔡伟杰，杨晓辉等.关联规则综述.计算机工程.2001,27(5):31-33,49。
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关联规则挖掘中层次算法 的研究
张 春 华 ，付 建 政。 张 勇 ，
【 空 军 长 春第 二 航 空 学 院 基础 部计 算 机 教 研 室 ，吉 林 长 春 １０ ２ １ ３０２ ２ 长 春 大 学 计算 机 科 学与 技 术 学 院 ，吉 林 长春 １０２ ； ３０ ２
３ 吉林 职业 师 范 学 院 信 息 工程 学 院 ，吉 林 长 春 １０３ ） ３０５
１ 关 联 规 则 的基 础 知 识
设 ， ， … ｉ 是 ｍ 个 不 同 项 目的 集合 ， ＝ｉ ｉ， ｝ ， 是一 个 事 务 集 合 ，其 中 的每 一个 事 务 ｒ都 包 含 Ｊ 了属 于 ， 的若 干个 项 目，即 ［， 个事 务都 有 一 每 个标 识 符 ＴＤ。设 是 一 个 项 目集 ，称 事务 包 Ｉ 含 当且仅 当 ［ 。一 条 关联 规则 就 是 形如 昔 ｙ的 蕴 含 式 ， 其 中 Ｘ Ｃ ， ｙｃ ， 且 ｎ ｒ＝ 。 ， ， 如果事 务 集 口 中 有 ｃ 的事 务在 包 含 的同 时也 ％ 包 含 ｙ，则 称规则 在事务 集 ， Ｊ中具有置信 度 Ｃ 。如 果 事务 集 ， ｓ 的事务 包 含 Ｕ Ｙ Ｊ中 ％ ，则规 则 ｊ ｙ在 ， 具 有 支 持 度 ｓ 置 信 度指 示 着 蕴 含 的强 Ｊ中 。
（） ３
Ｃ ＝ａｆ ｆｇｎ Ｌ ； ｋ ｐ ｏ ｅ （ ｉｉ ）
作 者 简 介 ：张 春 华 （９７一 ） １６ ， 据 挖 掘研 究 。
，黑 龙 江 省 太康 县 ＾ ，空 军 长 春第 二航 空 学 院 计算 机 教 研 室 讲 师 ，硕 士 生 ． 主要 从 事 数
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摘 要 ：对层 次算 法 中的 Ａ ６ ｐ ｏ Ｔｄ等典 型 算法进行 了分析 、探 讨和 评价 。 ＃ｏ 、Ａ ｒ ｒ ｉ ｉｉ 关 键词 ：数据挖 掘 ；关联规 则 ；支持度 ；置信度 ；最大项 集
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｊ １１ Ｐ １ ．３ 文 献 标 识 码 ：Ａ
０ 引
收 稿 日期 ：２ Ｏ － ２ ０ ０ Ｉ １－ ８
算 法 是 关 联 规 则 求 取 的一 个 里 程 碑 ， 以后 关 联 规 则
的求 取基本 上都 是基于 它 的扩 展 。
算法描 述 如下 ：
（ ）Ｌ ＝ｉ ｒｑ ｅ ｔ１ｉ ｍ ｅ Ｉ １ ｌ Ｆｅ ｕｎ ．ｔ ．ｔ ； ｅ ｓｓ （ ） Ｆ ｒｋ＝２； 一 ≠０； ２ ｏｉ 】 ｋ＋ ＋｝ ｏｂ ｇｎ ｄ ｅｉ
最 重要 、最 活 跃 的研究 内容 。关 联规则 挖掘就 是要
找 出隐藏在 数 据问 的相互关 系 它挖掘 的一般对 象 是事 务数据 库 ，如对 于零 售 业 的 销售 事 务数 据库 。 决策 者们总 希望 能 够 发现 销 售项 目间 的 主要 关联 ， 即一 个 事务 中的某些 项 目的出现是 否蕴 涵 了同一事 务 中其他 项 目的 出现 。例 如在分折 某超 市 的数 据库
后 ，可 挖 掘 出 关 联 规 则 ：９ ％ 购 买 了黄 油 和 牛 奶 的 ０
（ ）发现大项 目集 。所 谓大项 目集 ，支持度 Ｓ的项 目集 。
（ ）利用大项 目集 产生 关联规 则 。关联规 则挖 ２ 掘的速 度和效 率 由第 一步决 定 。所 以很 多研 究都 集 中在 这 一 问题 的 解 决 上 。 （ ）关联规则 挖掘 中有一 原则 ：任意 弱项 集 的 ３ 超 集都 是弱项 集 ，任意 大项 集 的子集都 是大项 集。
６ （） ４
长 Ｆ ｒａ ｒｎ ａ ｔ ｎ ｔ Ｄ ｄ ｅｉ ｏ ｌｔａｓｃｉ ∈ ｏｂ ｇｎ ｌ ｏ
春
大
学
学
报
第 １ 卷 ２
它 的 任 意 １扩 展 为 ： ； Ⅱ ， Ⅱ ， … ． ， 一 ，这 里 ． ｉ
（） ５ （） ６
（） ７
Ｃ ：Ｓ ｂｅ（ ｋ ｔ ； ｔ ￣ ｓｔ Ｃ ，） Ｆ ｒ ａｌ ａ ｄｄ ｔｓＣ∈Ｃ ， ｏ ｏ ｌ ｃ ｎ ｉａｅ ．ｄ
顾客 还将 购买 面包 。现有 的各种关联 规则 挖掘算 法
大致 可 分 为 搜 索 算 法 、层 次算 法 、数据 集 划 分算
法 、抽 样算 法 等等 。本 文就层 次算法 中 的几个 经 典算 法作 一研 究和讨 论 。
２ 层次算法
层 次算法 主要是按 项 目数 自小 而大 的顺序 寻 找 频繁 项 目集 ，常 见 的 层 次 算 法 有 ：Ａ 力 ｒ Ｄ ｏ 、Ａ ｎ ｒ ｉ ｐ ｏ． ｉｉ、Ａ Ｈ ｂｏ Ｄ Ａ等 等 ，本文 主 要 讨 论 前 两 Ｔｄ ｏ ｙｒ 和 Ｈ 种算 法 。 ２１ Ａ ． Ａ 算 法 是 １９ ９４年 由 Ａ ｒ ａ 等 人 设 计 出来 ，该 ｇ ｗｌ ａ
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第 ｌ ２卷
第 １ 期
长
春
大
学
学
报
Ｖ ． ２ Ｎｏ． １ Ｊ
２０ ０ ２年 ２月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨＡＮＧＣＨＵＮ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ｒ ｒＹ
Ｆ ．２ ２ ００
文 章 鳊 号 ：１０ ０９—３０ （０２ ０ — ０ ５ ０ ９７ ２０ ） １ ０ １ — ４
言
度 ，而支持度 则指 出了规则 中模 式 出现 的额 度 。具 有高置 信度 和高支持度 的规 则称 为强规 则 。关 联规 则挖 掘的任 务就是 在大型 数据库 中发 现强规 则 。在 进行 关联分 析时 ，通 常把 问题 分解成 以下两 步来 解
决：
关联 规则 是数据 挖掘 的重要研 究方 向 ，它 在商 业 领域的 成功 应 用 ，使 它 成为 数 据挖 掘 中最成 熟 、