一个改进的分类关联规则挖掘算法
改进的关联规则算法
Ｏ 引 言
文献 ［］ 出 的基 于线 性 链 表 的 关 联规 则挖 掘 方 法 就 是 建 １ 提
立 在 Ａ ｒ ｒ算 法 的 基 础 上 进 行 的改 进 ， 指 出可 以在 一 次 扫 ｐｉ ｉ ｏ 其 描 事 务 数 据 库 的 情 况 下 发 现 所 有 的频 繁 项 集 ， 造 存 储 对 应 构 事 务 的线 性 链 表 ， 是在 形 成 候 选 项 集 的 时 候 ， 要 再 次 访 问 但 需 线性 链 表 一 次 。 然 表 面 看 来 是 在 一 次扫 描 事 务数 据 库 的 情 虽 况 下 发现 所 有 的频 繁项 集 ， 实 质 两 次扫 描 数 据 也 相 当 于 两 但
ｐ ｏ ｅ ｎｓ ｒｖ ｍｅ ｔ：① Ａｌｄ ｔ ｎｙｎ ｅ ｅ ｎ Ｃ ； ｌ ａａｏ ｌ ｅ ｄ ｄｏ ｅＳａ ② Ｔ ｅｍｅｈ ｄｗｈｃ ａ ｄｄ ｔ ｅ ｅｓ ｉｉｉｇｉｔ ｒｕ ｓａ ｄｃ ｕ ｔ ｇａ ｄｗｈｃ ｎ ｈ ｔｏ ｉｈｉ ｃ ｎ ｉａｅｉ ｍｓｔ ｄｖｄｎ ｏｇ ｏ ｐ ｏ ｎｉ ｎ ｉｈ ｓ ｔ ｎ ｎ ｎ
关联规则挖掘中改进型Diffsets算法
关联规则挖掘中改进型Diffsets算法
孙志长;冯祖洪
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2008(31)22
【摘要】频繁项集挖掘是关联规则挖掘中至关重要的一步.对于稠密数据集的频繁项集挖掘,传统的挖掘算法往往产生大量无用的中间结果,造成内存利用率的极大浪费,尤其是在支持度较低的情况下.Diffsets算法通过引入"差集"的概念,在一定程度上解决了挖掘过程中产生的大量中间结果与内存容量之间的矛盾.改进型Diffsets 算法是在原算法的基础上,在差集运算过程中根据差集中所包含的事务标识个数进行递减排序.进一步减少了挖掘过程中产生的中间结果数量.分析与实例表明,改进后的算法在执行过程中将占用更少的内存空间,加快了算法的收敛速度.
【总页数】5页(P80-83,87)
【作者】孙志长;冯祖洪
【作者单位】北方民族大学,计算机科学与工程学院,宁夏,银川,750021;北方民族大学,计算机科学与工程学院,宁夏,银川,750021
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种改进型的多级关联规则挖掘算法 [J], 张勇;唐培丽
2.一种关联规则挖掘算法及其在医疗信息挖掘中的应用 [J], 郑传生;蔡伟鸿
3.基于改进型关联规则挖掘算法的光纤故障预警系统 [J], 陈津;
4.一种基于权函数的改进型关联规则挖掘算法 [J], 张有根;吴庆涛;邵志清
5.一种基于权函数的改进型关联规则挖掘算法 [J], 张有根;吴庆涛;邵志清
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一个改进的关联规则的频繁项目集数据挖掘算法
实验进行了验证 。
（ ）利用 步骤（ ） ２ １ 所产生 的频繁项 目集 ， 推导 出有意义 的
关联规则 。
由此可 知 ， ｐ ｉ ｉ 法是利 用简单渐 进 的组 合方式 ， Ａ ｒ ｒ算 ｏ 但 其 有两个效率上 的瓶颈 ： （ ）会产生大量 的候选项 目集 １
２ Ａｐｉｒ 算 法 ｒ ｉ ｏ
法 的主 体 。
Hale Waihona Puke 据挖掘技术一直在持续 发展 ， 目前 已有许 多成熟 的方法 与技
术， 如关联规则分析 、 聚类规则 、 分类 规则 等。其 中关联规 则 主要是从庞大 的交易记 录数据库 中， 寻找 出商 品项 目之 间的 关联性 。在关联规则 中最常被使用 的方法为 Ａｐｉｒ算法 ， ｒ ｉ ｏ 本 文针对 Ａ ｒ ｒ 算法的固有缺点 ， 出了对算法 的优化 ， 用 ｐｉ ｉ ｏ 提 并
关 联 规 则 的 主 要 目的 是 从 庞 大 的 交 易 记 录 数 据 库 中 ， 寻
第 二候选项 目集是 由第 一频 繁项 目集 两两 合并 所产 生
一个改进的关联规则挖掘算法
０ ４ ＡＢ Ｄ ０ ０ ５ ＡＣ ０ ０ ６ ＢＣ ０ ０ ７ ＡＣ ０
０８ ＡＢＣ Ｅ ０ ０９ ＡＢＣ ０
小 置信 度 的 所 有 关联 规 则 。 其 中第 一 个 最 为 关 键 。在 现 已 提 出 的 多 种 关 联 规 则 算 法 中 ， 有 传 统 的 Ａ ｒ ｒ算 法 Ｉ１及 其 它 发 现 频 繁 项 集 的 算 法 『 ４。这 类 ｐｉ ｉ ｏ １， ２ ］ — 算 法 基 本 上 是 首 先 扫 描 数 据库 求 频 繁 １ 项 集 ． 此 基 础 上 再 扫 描 一 在 数 据 库 求 频 繁 ２ 项 集 ， 此 类推 ， 到 求 出最 大 频 繁 项 集 。 由于 一 依 直 但 数 据 库 的 规 模 通 常 较 大 ． 次 重 新 扫 描 数 据 库 非 常 耗 时 ， 易 产 每 且
０ １ ＡＢ Ｅ ０
０２ ０ ＢＤ ０３ ０ ＢＣ
ｄ ｎｅ的 形 式 ， 中 ， Ｂ是 项 目集 ， ｐ ￣ （ １ 支 持 度 ， ｅｃ１ 其 Ａ， ｓ ｐ ＝ＰＡＵＢ 是 ｕ ｃｎ ｄ ｎｅ （ ） 置 信 度 。 ｏｆ ｅｃ＝ＰＢＡ是 ｉ ｒ
关 联 规 则 挖 掘 通 常 是 挖掘 同 时 满 足最 小 支持 度 （ ｉ — ｐ 和 ｍｎｓ ） ｕ 最 小 置 信 度 （ ｎ ｃｎ） 强 规 则 ， 以 分 成 两 个 子 任 务 ： 出事 务 ｍｉ．ｏｆ的 可 求 集 中 满 足最 小 支 持 度 的 所 有 频 繁 项 集 ； 用 频 繁 项 集 生 成 满 足 最 利
扫 描 数 据 库 ， 计 各 项 目的 支 持 度 ， 从 大 到 小 排 序 ， 果 支 统 并 如 持 度 相 同 ， 按 字 典 顺 序 。若 设 最 小 支 持 度 ｎ ｎ ｓ ｐ ２ 则 对 表 ｌ 则 ｌ ｕ＝， ｉ
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。
一种改进的关联规则挖掘算法及其应用
③对候选 项集进行剪枝， 一 从 中删除所有（一 ｋ
１一 ）子集不全包含在 雎一 １中的项集 。
④扫描数据库事务 Ｄ 对于其中的每一个事务， ， 如
果它 包含 中的候选项 集 ｃ ，则将 ｃ的计数 值加 １ （
扫描开始时 ， 初始值为 Ｏ 。 ）扫捕 ， 计算这些候选项集
的支持度 ，删除其支持度低 于用户给定 的最小支持度
１１ 关 联 规 则 的 思 想 ．
≥ｍ ｎｅｎ， Ａ 日成立 。 ｉ ｏｆ则
由于第②步相对而言比较容易，因此 目 前的研究 重点在第①步， 即找出频繁项集。
１ Ａ ｒ ｒ算法的描述 ． ２ ｐｉ ｉ ｏ
最经典 的关联规 则挖掘算法 是 Ａ ｒ ｒ算法 ， ｐｉ ｉ ｏ 其思 想是利 用 已知的 高频数 据项 集推 导其 他高 频数 据项
招 生 录 取 后 大 量 考 生 流 失 ｆ题 ， 用 该 算 法 对 某 地 区考 生 信 息 进 行 数 理 分 析和 仿 真 实 验 ， 掘 了隐 含 的有 用 信 息 ， ｌ ｆ 使 挖
为 高校 招 生录 取 提 供 决策 性 的作 用 。 关键词 ： 数据 挖 掘 ； 关联 规 则 ； 生 录取 招 中 图分 类 法 ：Ｐ １ Ｔ ３ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ： ０ ８ ６ ９ （ ０ ８ ０ — ０ ４ ０ １０ — ３ ０ ２ ０ ）６ ０ ７ — ３
⑤重复步骤②到（ ， 直到 Ｌ 为空。 ｋ ⑥对 ， 到 取并集即为最终的频繁集 。 Ｊ １
１ Ａ ｒ ｒ 法存在 的不足 ． ３ ｐｉ ｉ ｏ算
Ａ ｒ ｒ算 法核 心思想把 发现关联规则 的工作也 主 ｐｉ ｉ ｏ 要 分为两步 ：通过迭代检索 出事务数据库 中的频 繁项
数据挖掘中关联规则的一种改进算法
关联规． （ｓｏｉ ｉ ｕｅ） ￣ ａｓｃ ｔ ｎｒｌｓ的挖掘是数据挖掘研究的重要内容之 ］ １ ａｏ Ａ ｒｗ ｌ ｇａ ａ等人 １９ 年首先提出了从交易数据库中发现用户模式的 ９３ 相关 ｆ问题 ， 生 并提出了基于频繁集的 Ａ ｆ ｆ算法。 ｐｏ ｉｉ 该算法的主要优 是 算法思路比较简单 ， 以递归统计为基础 ， 生成频繁集。 其主要观 是在产 生频繁模式的过程中， 需要产生大量的候选项和多次遍历数据库 ， 占用 大量的内存空间和 Ｃ Ｕ处理时间 ， Ｐ 该算法难以适应海量数据挖掘 。 Ｊ ｎ ． 提出了用频繁模式树产生频繁集的方法 ， Ｈａ 其主要思想是将用 支持艘％ 吏 持蘼％ 产生频繁集的数据压缩到一棵频繁模式树 Ｆ － ｒｅ ，用 Ｆ － ｒｅ Ｐ Ｔｅ 中 Ｐ Ｔｅ 存 图 ２应用 Ｄ ２时三种算法的 储项 目的关联信 息， 然后对模式树产生频繁集。Ｆ － ｒｅ Ｐ Ｔｅ 算法主要优点 图 １应用 Ｄ１时三种算法的运行 时间随支持度变化情况 运行时间随支持度变化的情况 是： ） （ 不需要产生候选项 ， １ 仅需要构造 Ｆ － ｒ 和条件 Ｆ ＿ ｒｅ通过递 ＰＴｅ ｅ Ｐ Ｔｅ ， ｔｂｅｐｏｅｔｄ ａｌＦｏ Ｔｅ（ａ ｅｎｆｓｎ ｅ ） ａｌ＝ｒｊｃ Ｔ ｂｅ ｒｍ ｒｅｐｔ ｒ，ｒＩｄｘ ； ｅ ｔ ｉｔ 归地访问 Ｆ － ｒｅ产生频繁模式 ； ） ：务数据库仅需两次遍历 ， １ Ｐ Ｔｅ ， （ Ｘｃ ２ ￣ｇ ４ 第 次遍历产生频繁 １￣ 集 ， ２ － ． 第 次遍历用于创建 Ｆ ＿ ｒｅ从而极大地降 － Ｐ Ｔｅ， Ｆ －ｒｗｈｔ ｌ，ｒｔ ｄｘｐｔ ｒ） Ｐ ｇｏ ｔ（ ｂｅｆ ｓｎ ｅ ，ａ ｅｎ ； ａ ｉ Ｉ ｔ 低 了访问数据库的次数。 Ｐ Ｔｅ 算法的主要缺点是需要占用￣ｉ 内存 Ｆ － ｒｅ ｔ 算法 ２ 输 入 ：Ｉｆｓ ｎｅ Ｆｊ ｒ ｌｄｘ ， ｔ ｉ （ Ｆ － ｒｅ 与 Ｐ Ｔｅ 的深度和宽度成 比例 ） 的深度一般是单个事务中所含 ，树 输 出：￣ ｏｏ ｃｅ ｅｕ ｎ ｉ ｍ ｔ ｌ Ｆ － ｒ ｅｔｄｆ ｑ ｅｔ ｔ ａ ｅ ｊ ｒ ｅ ｂ 项 目数量的最大值； 树的宽度是平均每层所含项 目的数量。 如果数据库 中的频繁 １ 项集的数量很大 ，且内存不能装入库中所有项 目在 Ｆ － 一 Ｐ Ｓｅ ， ｔ １找到 Ｆｉ ｐ Ｉ在项头表 中对应位置 ， 通过节点链头确定该项 目 在频繁模式树中的所有出现位￣；ｔｐ２ Ｓｅ ，由每个位置 自下 向上读取该 Ｔｅ 的映射信息时， ｒｅ 算法将不能有效地工作。 本文在继承 Ｆ － ｒｅ ＰＴ ｅ 算法不需要产生候选项的优点 的基础上 ， 提 路径的节点信息， 并作为一条伪事务按频繁项 目表 的格式存储 ， 路径上 出一种合理 的方法 ， 将数据库 的项集分解成若干子集 ， 分别对子集使用 所有节点的支持数以 Ｆｊ Ｉ在该位置处的支持数代替 ， 该频繁项 目表仅出 Ｆ － ｒｅ Ｐ Ｔｅ 算法得到频繁模式。 这些频繁模式的并集为数据库的所有频繁 现项 Ｆｊ１…，Ｉ， Ｉ ， Ｆ １所有的伪事务号存储在 ＦＤ ｌｔ 伪事务 ｉ 一 Ｉ－ｉ 中， ｓ 中项 目 模式 ， 最后给 出实验结果证实改进是有效的。 Ｆ ｈ的数值 以 Ｖｉ （ ＦＤ ｉ ， 一 ，１； 【￣ ｉ Ｉ ４ ｓ 讲ｉ１１）过程 ｐｏ ｅｅＴ ｂｅ ， ？ ｔ ｒ ｅｔｄ ａｌ 用于从 ｋ ｊ 一 ２ 关联 规则 维频繁项 目表中生成（＋ ）维频繁项 目表。 ｋ １一 关联型知识（ ｓ ｃａ ｏ ）反映—个事件和其它事件之间依赖或关 Ａ ｓ ｉｉｎ ： ｏ ｔ ５算法性能分析比较 将基于频繁项 目表的频繁模式挖掘方法与传统的 Ａ ｆ ｆ 算法， ｐｏ ｉｉ 以 联的知识 ， 又称依赖（ ｅ ｅｄｎ ｙ关系。这类知识可用于数据库中的归 Ｄ ｐｎ ｅｃ ） 化， 查询优化等。关联规则形式如下 ： “ 规则 面包＋ 黄油＿ 牛奶『 及 Ｆ －ｒｗｈ ＞ ８ ％， Ｐ ｇｏ ｔ 方法进行 了比较 。所有实验都是在 １ Ｈ 主频 、２ Ｍ内 Ｇ ｚ １８ ８吲 ”指在购买面包和黄油的顾客中，５ ５ ， ８％￣Ａ 同时也买了牛奶。这里 ， 存 、 运行 Ｗｉｄｗ ８的 ＰＩ Ｐ ｎ ｏ ｓ９ Ｉ Ｃ上进行 ， Ｉ 所有程序采用 Ｍ Ｆ ＋ ６ Ｓ Ｃ＋． ０编 ８ ％为规则的支持度， ８％为规则的信任度。 而 ５ 用于关联规则发现的主要 程。 为了更好地进行算法 胜能的比较 ， 我们采用两个数据集 ＤｌＴ ５ １． （２ ． ０ Ｉ 对象是事务型数据库 ， 中针对的应用则是售货数据 ， 其 也称货篮数据。 Ｄ１Ｋ） Ｄ （ ５２ ．１０ ） ０ 和 ２ ． ０ ０ Ｋ 。最后 ， Ｉ Ｄ 我们通过图 ３给出了在设定支持 ３频 繁模 式树 的数 据 结构 度为 ２ ％时 ，ＩＥ 、Ｐ ｇｏ ｔ Ａ ｒ ｒ算法的运行时 间随事务数 目 ＦＢ Ｒ Ｆ －ｒｗｈ和 ｐｉ ｉ ｏ 频繁模式树是按树结构对原事务数据库 Ｔ Ｂ中的频繁模式信息 变化的情况 ， Ｄ 由图可知 ， 当事务数从 １Ｋ增大到 １０ Ｏ ０ Ｋ时 ， 三者都表现 进行压缩存储。频繁模式树包含一个标记为“ｕｌ的根节点， ｎｌ ” 一组频繁 了一定的线性扩展能力 ， 且在事务数取 ＩＫ左右时 ， Ｏ 三种算法的性能基 项 目子树作为根节点的子节点，另外还有一个便于对树进行遍历操作 本相当，Ｐ ｇｏ ｔ Ｆ － ｒ ｈ要比其它二者略好 ， ｗ 但随着事务数 目的增加 ， ｐ ｏ Ａｆｆ ｉｉ 的项头表。频繁项 目子树的每个节点都由三个域组成 ： 目名 、 项 计数以 算法性能相对要恶化的更快 ， 同时 ＦＢ Ｒ算法 良好的可扩展性也在高 ＩＥ 及 链 。 目名标明该节点在频繁 １ 项 Ｊ页目列表中对应的频繁项 目， 计 事务数 目区再一次得到验证。 数即包含该项 目的事务的数 目，节点链则指向该树中下一个代表该项 表 １实验采用的两个数据集 目的节点， 若剩余子树上不再有该节点时 ， 该域为空。项头表包含两个 墼 鉴 Ｉ 变 尘 墼 鳖 丛 堡 二 量 ． 塑 丝 塑 塑 墼 查 主 尘 里 墼 韭 Ｄｌ ２ ５ ｌ Ｏ ｌ Ｋ ｌ Ｋ ０ １１ ．Ｍ 域 ： 目名和节点链头， 项 其中节点链头记录了频繁模式树 中代表该项 目 【２ ） ２ ５ １ ０ ｌ Ｋ Ｏ ｌＯ Ｏ Ｋ Ｉ Ｍ ３８ 的第 — 个节点 。 ４改 进算 法描述 首先给出建立频繁模式集的算法（ 算法 １ ， ） 在此基础上给出用于从 频繁模式树 中生成 Ｆｊｐｏｅｔ Ｉ ｒｊｃ ｄ频繁项 目表的算法（ － ６ 算法 ２ 。 ） 算法 １ 输入 ： 原始交易数据库 Ｔ Ｂ 最小支持度 Ｄ， 输 出： 频繁模式集 Ｓｅ ， ｔ １扫描一遍 Ｔ Ｂ 得到 １ ｐ Ｄ， 频繁项集合 Ｆ ｌｔ Ｉ，Ｉ， ・ Ｉ） 法比较 ，该方法避免 了反 －ｓ Ｆ１Ｆ２ ・ ， ｑ ｉ（ ・Ｆ 图 ３三种算法运行时间 及其支持数 ，并按支持数对 Ｆ ｌｔ ＿ｓ作降序排列 ；ｔ ，根据 Ｆ ｌｔ对 复进行候选集的生成与测 ｉ Ｓｅ ２ ｐ ｉ ｓ 随事物数 目变化情况 Ｔ Ｂ构造 频繁模式 树［Ｐ Ｏ］ ｔｐ３ｆｒｅｃ ｔ Ｆｊｊｑ … ，） 试 ， Ｄ Ｈ Ｙ ０； ｅ ， ａｈ ｉｍ Ｉ ＝ ， ２ｉ Ｓ ｏ ｅ （ ｎ 并使用分治策略将频繁模式划分为若干个小集合进行分割挖掘， 大
一种改进的关联规则挖掘方法
仍保 留项 目集关联信息 ； 然后将 这种压缩后 的数据库分成
一
组 条 件数 据 库 （ 一种 特殊 类 型 的 投 影 数 据 库 ） 每 个 关 联 ， 个 频 繁 项 ， 分 别 挖 掘 每个 数 据 库 ． 于 挖 掘 长 的 和短 的 并 对
一
频 繁 模 式 ， Ｐ 树 方 法 都 是 有 效 的 和 可 伸 缩 的 ， 且 比 Ｆ一 并
可 以得 到 频 繁 ２ 项 集 ， 繁 ３ 项 集 …… 频 繁 ｋ项 集 ． 一 频 ～ 对
ｏｎ （） ｃｕｔ１表 示 项 目集 ｌ 数据 库 中 的支 持 计数 ， ｍ／＿ ｎ 在 而 ｎｃ ｆ ｏ
表 示 最小 可信 度 ） 规 则输 出 ：ｓ （一 ｓ” 该 规 则 也 称 为 则 １ ），
Ｖｏ ． ７ ＮＯ ６ １２ ．
一
种 改进 的关联 规 则 挖 掘 方 法
魏 本 昌 刘 辉。 ，
计 算机 科 学 系，湖北 丹 江 口 ４ ２ ０ ； ４ ７ ０
４ ２０ ） ４ ７ ０
（ ．郧校 ，湖 北 丹 江 口
率 ． 联 规则 挖掘 算 法 中 ， 关 最有 影 响 的 是 ＡＧ Ⅵ Ｒ 和ＳＩ Ｒ—
目集 各 项 目的 信 息 ， 头 节 点 （ａｔｒＤ ｔ） 表 节 点 （ｉ－ 表 ｐｔｅｎ ａａ 和 ｒ ｄ
为项 目集 （ 也称为模式） Ｄ为事务 （ ， 又称 交 易） 数据 库 ， 其 中每个事务 Ｔ是 Ｉ 中一组项 目集 合 ， Ｔ Ｉ并令其有 一 即 ，
个 唯 一 的 标识 符 Ｔ Ｄ 如 果 对 于 Ｉ Ｉ． 中的 子 集 ｘ有 ｘ Ｔ， 则
事务 包含 项 目集 ｘ 关 联 规 则 就 是 形 如 ｘ Ｙ 的 逻 辑 蕴 涵 ． 式 ， 中 ｘ ＩＹ Ｉ且 ｘＮ Ｙ 其 ，Ｇ ， 一 ． 如果 Ｄ 中 ｓ 交 易包 含
关联规则挖掘中改进型Diffsets算法
关联规则挖掘中改进型Ｄｉｆｆｓｅｔｓ算法作者：孙志长冯祖洪来源：《现代电子技术》2008年第22期摘要：频繁项集挖掘是关联规则挖掘中至关重要的一步。
对于稠密数据集的频繁项集挖掘，传统的挖掘算法往往产生大量无用的中间结果，造成内存利用率的极大浪费，尤其是在支持度较低的情况下。
Diffsets算法通过引入“差集”的概念，在一定程度上解决了挖掘过程中产生的大量中间结果与内存容量之间的矛盾。
改进型Diffsets算法是在原算法的基础上，在差集运算过程中根据差集中所包含的事务标识个数进行递减排序，进一步减少了挖掘过程中产生的中间结果数量。
分析与实例表明，改进后的算法在执行过程中将占用更少的内存空间，加快了算法的收敛速度。
关键词：数据挖掘；关联规则挖掘；频繁项集挖掘；Diffsets中图分类号：TP311文献标识码：B文章编号：1004-373X(2008)22-080-04Improved Diffsets Algorithm in Association Rules MiningSUN Zhichang,FENG Zuhong(Institute of Computer Science and Engineering,North NationalityUniversity,Yinchuan,750021,China)Abstract：Mining frequent items is a key step in association rules mining.As to the mining frequent items of dense datasets,the traditional mining algorithm always turn out a great deal of useless intermediate results which occupies a large proportion of the memory,especially in a low values of support.Diffsets algorithm introduces the conception of differences,and to some extent,it provides a solution of dealing with the contradiction between those multi-intermediate results and the memory capacity.This improved Diffsets algorithm on the basis of original algorithm ranks the number of tids in a degressive way during the the calculation course,in this way,the amount of intermidiate results can be decreased.The analysis and examples show that this imporved algorithm takes less memory space in the operation process and accelerates the convergence pace of the algorithm.Keywords：data mining;association rules mining;mining frequent items;Diffsets1 引言在过去的数十年中，人们收集数据的能力迅速提高。
改进的关联规则挖掘算法及其在课程设置中的应用
１关联规则挖掘算法
１ １算 法描述 ． 关联 规则 的概念 首先 由Ｒ Ａ ｒ ｗ ｌ 人提 出 ，是 描述 ．ｇ ｏ ａ等
数据 库 中数据 项 （ 性 、变 量 ）之 间所 存 在 的 （ 属 潜在 ） 关系 的规则 ， 目前 已成为 数 据挖 掘 中非 常 重要 的一个 研
究方 向。
存 在 ２ 问题 ：１ 个 ）算 法 必 须 多次 扫描 事 务数 据库 ，对候
选 项 目集进 行模 式 匹配 ；２ ）算 法必 须花大 量 的时 间进行
进 程 的决 策 是十 分 困难 的。 因此 必须 借 助于 相 应 的数据
挖 掘 工具 ，发现 数据 中隐藏 的课程 相 关 规律 或 模式 ，为 决策 提供支 持 。
Ａｂ ｔｒ ｃ Ｂ ｅ ｏ ｔ ｅ ｐ ｏ ａｌ ｏ ｔ ｍ ｎ ｙ Ｓ ｎｄ ｓ ａ ｔ ａｓ ｄ ｎ ｈ Ａ ｒｉ ｒｉ ｇ ｒｉ ｈ ａ ａｌ ｓｉ ａ ｒｅ ｅ ｃ ， ｔ Ｓ ｐ ｐｅ ｐｏｉ ｓ ｕｔ ｔ ｅ ａｉ ｓ ａｒ ｈ ｈｉ ａ ｒ ｎｔ ｏ ｈ ｍ ｎ ｐ ｏ ｅ ｏ ｔ ｅ ｐ ｉ ａｔ ｏ ， ａ ｄ ｕｔ ｆ ｒ ａ ｔ ｅ ｍ ｒ ｅ ａｌ ｏ ｔ ｍ． Ｆｉ ａｌ Ｙ ｔ ｉ ａｌ ｏｒｉ ｈ ｗ ｒ ｂｌ ｍｓ ｎ ｈ ａ ｐｌ ｃ ｉ ｎ ｎ ｐ ｓ ｏ ｗ ｒｄ ｈ ｉ ｐ ｏｖ ｄ ｇ ｒｉ ｈ ｎ １， ｈＳ ｇ ｔ ｍ ａｓ ｕ ｅ ｔ ｔ ｅ ａ ａ ｄ ｃ ｔｉ ｍｉ ｎｇ ｔ ｒｏ ｇ ｔ ａ ｐｌ ｃ ｔｉ ｎ ｆ ｈ ａｌ ｏ ｔ ｏ ｍｉ ｎｇ ｈ ｅｄ ｃ ｔｉ ｎ ｓ ｄ ｏ ｈ ｄ ｔ ｅ ｕ ａ ｏｎ ｎｉ ， ｈ ｕ ｈ ｈｅ ｐ ｉ ａ ｏ ｏ ｔ ｅ ｇ ｒｉ ｈｍ ｔ ｎｉ ｔ ｅ ｕ ａ ｏ ｉｆｒ ｔｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ， ｗ ｆ ｕ ｔ ｖ ｕ ｂｌ ｒ ｅｓ ｈｉ ｈ ｒｏ ｄｅ ｔ ｄ ｒ ｃ ｒ Ｓ ｇ ｆｉ ａ ｃ ｉ ｆｏ ｍａ ｏｎ ｏｒ ｅ ｏ ｎｄ ｈｅ ａｌ ａ ｅ ｕｌ ｗ ｃ ｐ ｖｉ ｄ ｈｅ ｉ ｅ ｔｉ ｅ ｉ ｎｉ ｃ ｎ ｅ ｎ ｒ ｔｉ ｆ ｔ ｅ ｕｃ ｔｉ ｎ ｅ Ｓｉ １ ｎ ｎ ｇｅ ｎ ｏｆ ｃ ｏ ． ｈｅ ｄ ａ ｏ ｄ ｃｉ ０１ ａ ｄ ｍａ ａ ｍｅ ｔ ｓ ｈ ｏ１
数据挖掘中的关联规则挖掘算法优化方法
数据挖掘中的关联规则挖掘算法优化方法在数据挖掘领域中，关联规则挖掘是一项重要的任务，用于发现数据集中项集之间的关联关系。
关联规则可以提供对数据集中的频繁项集进行分析，并从中识别出具有实际意义的关联规则。
然而，随着数据量的不断增加，关联规则挖掘算法面临着效率和可扩展性的挑战。
为了优化关联规则挖掘算法的性能，研究人员提出了许多方法和技术。
本文将介绍数据挖掘中的关联规则挖掘算法优化的几种方法。
首先，一种常见的方法是对关联规则挖掘算法进行合理地约束。
通过限制关联规则的长度、支持度和置信度等参数，可以减少规则的数量，提高算法的效率。
例如，Apriori算法中的候选项生成和频繁项集计数可以通过添加最小支持度和最小置信度的限制来优化。
此外，可以通过设置最大规则长度来约束关联规则的长度，从而减少规则的数量。
这种方法有助于减小搜索空间，提高算法的执行速度。
其次，可以采用数据压缩和预处理的方法来优化关联规则挖掘算法。
数据压缩可以减少原始数据的存储空间和计算量，从而提高算法的运行效率。
例如，可以使用压缩方法对事务数据库进行压缩，减少数据的存储空间，同时提高算法的执行速度。
此外，预处理方法可以通过数据清洗、数据归一化和特征选择等技术来提高数据的质量和可用性，从而提高关联规则挖掘算法的性能。
第三种方法是改进关联规则挖掘算法的数据结构和搜索策略。
传统的关联规则挖掘算法通常使用项集树或散列技术来存储和索引数据，但这种方法在处理大规模数据时效率较低。
为了提高算法的效率，可以采用更高效的数据结构和搜索策略。
例如，FP-growth算法使用FP树数据结构和基于递归投影的高效搜索策略，能够快速生成频繁项集并发现关联规则。
此外，可以使用并行计算和分布式计算技术来加速关联规则挖掘算法的执行速度。
最后，可以通过集成学习和机器学习技术来优化关联规则挖掘算法。
集成学习方法可以通过结合多个关联规则挖掘算法的结果，提高预测准确性和鲁棒性。
例如，可以使用Bagging、Boosting和随机森林等集成学习算法来优化关联规则挖掘。
一种改进的Apriori挖掘关联规则算法
Ｋ ｙｗ ｒｓａｓｃ ｔ ｎｒｌ． ｒ ｒａ ｏｉ ｍ； ｉｈ ｅ ｏｄ ｔｓｏｉ ｉ ｕ ｓＡｐｉ ｉ ｌ ｒｈ ｗｅ ｔ ａｏ ｅ； ｏ ｇ ｔ ｇ
Ｏ 引 言
设 Ｄ是事务 Ｔ的集合 ， ＝ ｛ ｌＴ ， Ｌ ｌ Ｄ Ｔ ’ ２…。 ， 对应每一个
数据挖掘是从大型数据库 中的大量原始数据中提取
Ｚ ＨＵ ａ － ｕ Ｗ ＡＮＧ ｉ ｏ ｇ， ＡＮＧ ａ ｇ ｙ ｎ Ｘｉｏｙ ， Ｌ－ ｎ Ｗ ｄ Ｇｕ ｎ － ａ ｇ
（ｃｏｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅＡ ｈ ｉ ｎｖｒ ｔ ｆ ｅｈｏ ｇ ， ’ｎｈｎ２ ３０ 。ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ ｍｐ ｔ Ｓｉ ｃ， ｎ ｕ Ｕ ｉ ｓ ｙｏ ｃｎ ｌ ｙ Ｍａａ ｓａ ４ ０ ２ Ｃ ｉ Ｃ ｒ ｅ ｅｉ Ｔ ｏ ａ
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第
６ ２０ ０６
第 年２墙 月 期 １
Ｃ ， Ｔ ＲＴ Ｃ Ｎ Ｌ￣ＹＡ ＤＤ Ｖ￣ＯＰ Ｎ Ｏｂ ￣Ｕ Ｅ Ｅ Ｈ Ｏ （ Ｎ Ｅ Ｉ ＭＥ Ｔ Ｌ
计算机技术与发展
ｖ． ２。２ ０６Ｎ１ １ ０ １ ． Ｄｃ ０６ ｅ．
Ａ ｃ ： ｓｏ ｉ ；ｎｒ ｌ ｎｎ ｔ Ａ ｓ ｃ ｔ ｅｍｉｉ ａＤ ｕ ｇ锄 ｉ ｎ ｅｅｔ ｇ ａ ｏ ｉ ｉ ｓ８ ｆ ｄｉｔｒｓｉ ｓ ｃ ｔ ｎ ｎ ｇ丑ｌ ｇ ｅ ｆ ａ ｔ 玲，ａ ｄ ｈ ｓｂ ｅ ｐ ｌ ｄｗ ｄ ｌ ｎ ｒｍｙ ｎ ｎ ｓ ａ ｏ ｍｏ ａ ｅｓ ｔ ｔ 芒 ｒ ｏ ｄ ａｉ 虹 ｎ ａ ｅｎ ａ ｐｉ ｅ ｉｅｙｉ ｎ
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一种改进的关联规则挖掘算法
一种改进的关联规则挖掘算法
吴志丹;赵大宇;唐恒永
【期刊名称】《沈阳师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(24)3
【摘要】从大型事务数据库中发现关联规则是数据挖掘中的一个重要课题,其核心问题是挖掘频繁项集.经典Apriori算法是有效的挖掘频繁项目集的算法.在分析Apriori算法的基础上,提出了一种利用二维数组来代替算法中的哈希树的方法,可以迅速产生二阶频繁项目集,改善了Apriori算法的效率瓶颈,大大提高了算法的执行效率.
【总页数】3页(P257-259)
【作者】吴志丹;赵大宇;唐恒永
【作者单位】沈阳师范大学,计算中心,辽宁,沈阳,110034;沈阳师范大学,数学与系统科学学院,辽宁,沈阳,110034;沈阳师范大学,数学与系统科学学院,辽宁,沈阳,110034【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法 [J], 顾铖;朱保平;张金康
2.一种改进的关联规则挖掘算法研究 [J], 刘林东;齐德昱
3.一种基于改进的关联规则挖掘算法的Android恶意软件检测方法 [J], 严喆;朱保平
4.一种改进的分布式关联规则挖掘算法 [J], 曹文梁
5.一种改进的关联规则挖掘算法研究 [J], 刘林东;齐德昱;;;
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关联规则算法改进
1.关联规则概述1.1关联规则超市，商场的商品应该如何摆放最合适?啤酒和尿布这两类不同商品能否摆在一起?数据挖掘的经典案例——啤酒尿布告诉我们顾客的购买行为存在一定的关联，使我们不得不重视经典的购物车问题。
关联规则的挖掘就是通过一系列数据分析来挖掘某种特定的商品组合被顾客同时购买的可能。
关联规则的分析有R.Agrawal于1993年最早提出，是KDD 研究的重要内容，侧重于确定数据中不同领域之间的联系，找出满足给定支持度和置信度的多个域之间的依赖关系。
关联规则的挖掘是数据挖掘的一项重要任务，其目的就是从事物数据库、关系数据库中发现项目集或属性之间的相关性，关联关系，因果关系。
1.2关联规则的概念：关联规则是描述数据库中数据项之间存在的潜在的关系规则。
问题可以描述如下：I ={i1，i2，i3….im}是所有项的集合，相当与商品的种类集合。
D 是所有事务的子集，相当于数据库中的记录集合。
每个事务T 由I中的若干项组成，是I的子集，用唯一的ID 标识，记为T = { t1，t2，. . . ，tn }，相当于每次交易中的商品列表。
假设X，Y 是数据项集，X 中含有的项的数目为k，称为k_数据项集，是I 的子集。
关联规则表示为: ( T 中包含X) ( ( T中包含Y)。
意义在于一次交易中(数据库中的一条记录)存在X 项目，意味着该交易中也存在Y 项目。
通常简写为X ( Y，X 称为关联规则的前项，Y称为该关联规则的后项，称为关联操作。
)关联规则主要解决的两个问题：找出所有频繁项集和分析频繁项集找出关联规则。
2.关联规则算法简介2.1宽度优先算法：Apriori 算法Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。
一种改进的基于商品分类信息的多层关联规则挖掘算法
科技情报开发与经济
文章编号 ：０ ５ ６ ３ （ ０ ６ １ － １７ ０ １０ — ０ ３ ２ ０ ）４－ ３ — ３ ０
Ｓ ＩＴ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ Ｄ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ—Ｅ ＨＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｎ ＣＮ Ｍ
一
的标识 ， 记作 Ｔ 。 Ｉ Ｄ 我们用小写字母表示 ， 中的项 ， 用大写字母 表示 项的集合 。项 的
分析 了多层关联规则挖掘问题。 研究人员 给出了一些基本多层关联规则 挖掘算法 ， 但这些算法在实际实现 中性能不够理想 ， 待于改进 。 有 本文对基 于商品分类信息 的多层关联规 则挖掘进行 了深入研究 ， 提 出了一 种基于 Ａ ｆ ｆ 的多层关联 规则挖掘改进算法 ，该算法 可以有效 ｐｏ ｉｉ 提高挖掘性能 。
在商品分类树中 ， 规则面包 ｌ 关联 ｊ果酱 ｌ 可能不满足最小支持度 ， 但 购买 了面包 的顾 客一定会同时购 买果 酱这一规 则却 可能满足最 小支
持 度。因此 ， 对商品分类树 中各个层次 的结点或 者跨 域分类 树的不同层
次 结点 进行挖掘 ， 会发现一些仅 对叶子结点挖 掘所 得不到 的规 则 ， 而这 些 规则往往可 以提供更为重要的信息。 研究人 员已经设 计了一些关联规
２０ ０６年
第ｌ ６卷 第 １ 期 ４ 收稿 日期：０ ６ ０ －６ ２ ０ — １ ０ －
一
种 改进 的基 于商 品分 类信 息的 多层关联规则挖掘算法
鲁增秋 陈玉哲 王殿 升 ， ，
（． １ 河北体育学 院现代教育技术 中心 ， 河北石家庄 ，５０ １２河北师范大学数学与信 息科学学院 ， ０ ０ ４ ；． 河北石 家庄 ，５ ０ ６ ０ ０１）
关联规则挖掘算法研究及改进
数 据挖 掘是从 海量 数据集 中提取 出有效 的 、 新颖 的 、 在有 用 的、 以理解 的未知 信息 和 知识 的一 种智 潜 可
能活动 ， 将用户和海量数据中归纳出的背景知识融合在数据挖掘过程中， 以有效地提高数据挖掘 的效率 ， 可 改善挖掘的质量． 在数据挖掘算法 中， 关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一， 它是 由 Ａ ｒ ａ ｇ ｗｌ ａ 于 １９ ９ ３年提 出 的¨ ． 联规 则反 映一个事 物与其 他事物 之 间的相 互依存 性 和关联 性 ， 于发 现 交易 数 据 库 Ｊ关 用 中不同项 目集之间的关系． 本文对数据挖掘算法进行讨论的基础上， 尝试对其进行改进 ， 同时对改进 的算法
Ａｂ ｔａ ｔ Ｍｉ ｎ ｆａｓ ｃａｉｎｒｌｓｉ ｏ ｓ ｅ ｅｎ ｎ ｆ ｈ ｓ ｉ ｏｔｎ ａａｍｉｉｇｔｓ ｓ ｒｑ ｅ ｔ ｔｍ— ｓｒ ｃ ： ｒ ｇｏ ｓｏ ｉｔ ｕｅ ｓｃ ｎ ｉ ｒ ｉｇｏ ｅｏ ｅｍｏ ｔ ｍｐ ｒ ｔ ｔ ｎｎ ａｋ ．Ｆ ｅ ｕ ｎ ｅ ｉ ｏ ｄ ｂ ｔ ａ ｄ ｉ
第２ ８卷
第 ６期
吉 林
建
筑
工 程
学 院
学 报
Ｖ ｌ ２ Ｎｏ ６ ｏ＿ ８ ． Ｄｅ． ０１ ｃ２ １
２１年 １ ０１ ２月
Ｊｕｎ ｌｏ ｉｎＩ ｓｔｔ ｆＡｒｈｔｃｕｅ＆ Ｃｖｌ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｏ ｒ ａ ｆ ｌ ｎ ｔｕｅｏ ｃ ｉ ｔｒ Ｊｉ ｉ ｅ ｉｉ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｎ
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
改进的关联规则挖掘算法在Web个性化服务中的应用
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｓ Ｐ ｐ ｒ ｆ ｃ ｓ ｓ ｏ ｈ ｅ ｏ ｉ ｉ ｇ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｓ ｃａ ｉｎ ｒ ｌ ｓ ｍ ｉ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ－ Ｐ Ｇｒ ｗｔ ｌ ｏ ｓ ｒｃ ｉ ａ ｅ ｏ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｗ ｂ Ｌ ｇ Ｍ ｎ ｎ ｎ ｈ ｓ ｏ ｉ ｔ ｕ ｅ ｎ ｎ ｌ ｏ ｉｈ Ｆ ｏ ｏ ｈ ａｇ —
１ 引 言
随着 Ｗ ｅ 术 日新 月 异 的发 展 ， 们 从 网 上 ｂ技 人 获取 的海量 数据 开始 呈 现 出全分 布 式 管 理 、 动态 和
的关联 规则 问题 。他 们 给 出关 联 规 则 的～ 般 定 义
如下 ：
Ｊ ｛ 。 … ，， 是 一 项 目集 ， 中 ，为项 ， 一 Ｊ ， ， ｝ 其 令 Ｄ 是一 事务 数 据库 ， ，的集 合 。 为
武汉 ４０８） ３ ０ ３ （ 武汉科技大学城市学 院信 息工程学部
摘
要
文 章 重 点 研 究 了 Ｗｅ 志 挖 掘 以 及 关 联 分 析 中 的关 联 规 则 挖 掘 算 法 Ｆ ＿ ｏ ｈ算 法 ， 出 了一 种 改 进 的关 ｂＥ ｌ Ｐ Ｇｒｗｔ 提
联规则挖 掘算 法 ， 并将该 算法应用于某 高校 图书馆个性化服务 系统 ＭｙＬｂａｙ的设计过程 中， 服务器 日志 中得 到用户感 ｉ ｒ ｒ 从
总 第 ２ ９期 ５
２１ 年第 ５ ０１ 期
计算机与数字工Leabharlann Ｃ ｍｐ ｔ ｒ ｏ ｕ ｅ Ｄｉ ｉ ｌＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｇｔ ｇｎ ｅｉｇ ａ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ５ １３ ．
３ ３
改 进 的关 联 规 则 挖 掘 算 法 在 Ｗｅ 性 化 服 务 中的应 用 ｂ个
周凤丽 于海 平
一种C#实现改进的关联规则挖掘算法
在 该表 格 中， 每 一 笔 销 售 记 录 ，都 是 一个 事务 Ｔ
定义 ２ ：支持度。支持度是一个概率。如Ａ—Ｂ 的支持
度表示为 ＰＡＵＢ／ Ｉ Ｉ （ ） （ ） Ｄ 。其含义是事务 Ｔ 中既含有 Ａ 叉含
（ｒｎａ ｔｏ） 该表格就是事务Ｔ Ｔａｓｃ ｉｎ 。 的集台Ｄ 。而每一项商品
—
人权值， 生成加权频繁项集等。 这些改进算法可以提高挖掘 效率并且在一定程度上避免 “ 项集生成瓶颈”问题。 但共同 的缺陷是都需要反复读取数据库。 由于主存与辅存间处理数
据速度上的巨大差异，ＩＯ ／ 操作成 了影 响算法效率 的一个重 要指标。所以，需要进 一步改进 。
１ 关联规则中的基本概 念问题 定义 １
摘 要： 作为一种传 统关联规则挖掘算法 ，Ａ ｒｏ ｉ ｐ ｉｒ 算法存在许 多可以改进 的地 方。 比如 它需要反 复读 取数据库 ，并且 读取次数 由项 目 集合 中的项 目的个数 ｎ 来决定 ，／ 负载与最 大频繁集 中的项 目 Ｉ ０ 个数成正相关。为改善这种状况 ， 本文提 出一
耋 法
Ｏ 引言
定义 ３ ：置信度。置信度是一个条件概率 。如 Ａ—Ｂ 的
１９年Ａｒｗｌ ９３ ｇａａ 等人首先提出了挖掘顾客交易数据库中
的项 集 间的 关 联 规 则 问题 ， 设 计 了基 于 频 繁 集 理 论 的
置信度表示为ＰＡＵ ）ＰＡ 。 （ ／ （） 其含义是事务Ｔ Ｂ 中既含有Ａ 又
持度（＞） ｃｓ 。 （ 例一）以超市销售数据为例，有一个 ｔ ｓ ｌ 表用来 ｂ ａｅ
—
记录所有销售数据，如表一所示。
表一 商品销售记录表 一 Ｉ ｄ
１０ ０２ ｏ １０ ０３ ０
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Ｋｅ ｒ ｓ Ａｐ ｉ ｒ ａｇ ｒｔ ｍ ； ｙ ｗｏ ｄ ： ｒｏ ｉ ｌ ｏ ｈ ＣＡＲ； Ｍ Ｉ ； ＤＣ ｉ Ｍ Ｓ Ｓ Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｓ ｏ ｉｔ ｎ ｒ ｌ ｎ ｎ ｓｏ ｅ ｏ ｅ ｉ ｏ ｔ ｎ ｅ ｄ ｎ Ｄａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｍｏ ｔｃ ｒｅ ｔ ｓ ｒ ｃ ： ｓ ｃ ａｉ ｕ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｎ ｆｔ ｏ ｈ ｍｐ ｒ ｔ ｌ ｓｉ ｔ ｎ ｎ ， ｓ ｕ ｒ ｎ ａ ｆ ｉ ｈ
ｏ ｔ ｅａ ｓ ｃａ ｉ ｎ ｒ ｌ ｓｔ ｅ ｅｇ ｖ ｎ ｒ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｂ ｔａｓ ａ ｅ ｐ ｔ ｅ ｒ ｌ ｅ ａ ｅ ｈ ｗｅ ｅ ， ｕ ｓ ｏ ｉ ｔ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｉ ｅ ｅ ｕ ｒ ｈ ｔ ｏ ｕ ｏ ｔ ｅ ｎ ， ｕ ｌ ｃ ｎ ｋ ｅ ｕ ｅ ｉ ｍｓｒ ｒ ， ｏ ｖ ｒ ｏ ｈ ｔ
摘
Байду номын сангаас
要 ：关联规则挖掘是数据挖掘 的重要领域 之一， 目前多数监督学 习算法对满足最小支持度和最小置信 度
的关联规则进行深入分析 的较 少。剖析 了分类 关联规 则挖掘 算法 Ｃ － ｐｉｒ算法 ，并提 出了一种基于多最小支 ＡＲ Ａ ｒ ｉ ｏ 持度和支持度差别 限制 的分类关联规则挖掘算法 ＭＳ Ａ Ａ ｒ ｒ算法 。 Ｃ Ｒ－ ｐｉ ｉ ｏ 实验结果表 明，改进算法不仅可 以挖掘 出 满足给定条件 的分类 关联规则， 同时还可 以保 留稀有但用户感兴趣且可 能蕴涵 巨大利润 的规则项 。 关键 词：Ａｐｉｒ 算法 ；分类关联规则 ；多最小项 目支持度 ；支持度 差别 限制 ｒ ｉ ｏ 中图分类号：Ｔ ３ １ Ｐ １ 文献标识码：Ａ 文章编号：１ ７ －２ １ ０ １ ５０ ８ —４ ６ ４３ ６ （ １） —２ ７０ ２ ０
第 ３ 卷 第 ５期 １ ２ １年 １ ０ｌ ０月
辽 宁工业大学学报 （ 自然科 学版）
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｉ ｎｎ ｎｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙＮａｕａ Ｓ ｉｎ ｅ ｄｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｏ ａ ｉｇＵ ｉｅｓｙｏ ｃ ｎ ｌｇ （ ｔｒｌ ｃｅ ｃ ｉｏ ） Ｌ ｏ ｔ Ｔ Ｅ ｉ
Ｖｏ ． １ Ｎｏ ５ １ ３ ． Ｏｃ ． ０ １ ｔ２ １
本漱
层次论文
一
个改进 的分类 关联规 则挖掘 算法
佟玉军 ，李 煜 ２ ，陈文 实 ，刘鸿沈
（ ． 工业 大 学 电子 与信 息工 程 学院 。辽 宁 锦 州 １ １０ ：２ 州 市机 电工 程学 校 机 电技 术应 用系 ，辽 宁 锦州 １１０ ） １辽宁 ２０１ ． 锦 ２０ ０
ａｓ ｃａｉｎ ｒ ｌｓ ｍｉｍ ｇ ａｇ ｒｔｍｓ ｗｅ ｔ ｌｓ ｎｏ ｄ 印 ａ ａｙ ｉ ｏ ｓｏ ｉｔ ｎ ｒ ｌｓ ｗｈｃ ｅ ｓ ｏ ｉｔ ｕ ｅ ｎ ｌｏ ｉ ｏ ｈ ｎ ｅｓ ｉｔ ｅ ｎ ｌｓｓ ｆ ａ ｓ ｃａｉ ｅ ｉｈ ｍｅ ｔ ｏ ｕ ｍｉｉ ｍ ｕ ｐ ｒ ａ ｄ ｍｉｉ ｍ ｏ ｆｄ ｎ ｅ Ｔｈｓｃａｓｆｃ ｔ ｎ ａｓ ｃａｉｎ ｒ ｌ ｎｎ ｌｏ ｉ ｍ ． ｎｍｕ ｓ ｐ ｏｔｎ ｎｍｕ ｃ ｎ ｅ ｃ ． ｉ ｌｓｉ ａｉ ｓ ｏ ｉｔ ｕｅ ｍｉｉｇ ａｇ ｒｔ ｉ ｉ ｏ ｏ ｈ ｉ ｅ Ｃ Ｒ Ａｐ ｉｒ ｌｏ ｔｍ ｗａ ｎ ｌｚ ｄ ｎ ａ ｄ ｏ Ａ － ｒｏ ａｇ ｒ ｈ ｓ ａ ａｙ ｅ ，ａ ｄ ｂ ｅ ｎ ｔ ｅ ｍｕｔ ｌ ｎｍｕ ｉ ｉ ｓ ｈ ｌｐ ｅ ｍｉｉ ｍ ｕ ｐ ｒ ａ ｄ ｓ ｐ ｏ ｔ ｉ ｓ ｐ ｏ ｔ ｎ ｕ ｐ ｒ ｄｆｅｅ ｃ ｏ ｓｒ ｉｔ ｎ ｅ ｈ ｎ ｅ ｌｓｉ ｃ ｔ ｎ ａｓ ｃａｉｎ ｒ ｌ ｎｎ ｌｏ ｔｍ Ｓ ＡＲ－ ｒｏ ｉ ｒｎ ｅ ｃ ｎ ｔａｎ ，ａ ｎ ａ ｃ ｄ ｃａ ｓｆ ａｉ ｏ ｉｔ ｕ ｅ ｍｉ ｉｇ ａｇ ｒ ｈ Ｍ Ｃ ｉ ｏ ｓ ｏ ｉ Ａｐ ｉｒ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｗａ ｒ ｐ ｓｄ Ｅｘ ｅｉ ｅ ｔｌ ｅ ｕｔ ｘ ａｉｔｓｔ ａ ｅｉ ｒ ｖ ｄａｇ ｒｔ ａ ｏ ｎｙｍｉｅ ｌ ｏｉ ｍ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ． ｐ ｒ ｎ ｓ ｌ ｅ ｐ ｔ ｅ ｔ ｈ ｔ ｍ ａ ｒ ｓ ａ ｈ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ｈ ｃ ｎｎ ｔ ｌ ｎ ｏ
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Ａ ｒ ｒ 算法是关联规则挖掘算法 中最经典的 ｐｉ ｉ ｏ 算法 之 一 ，由 Ａｇａ ｌ 【于 １９ 首次提 出 ，算 ｒｗａ等 ｌ ９ ４年 】
（ ． ｌ ｃｒ ｎ ｃ １Ｅ ｅ ｔｏ ｉ ｓ＆ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｇｎ ｅｉ ｇ Ｃｏ ｌｇ ， ａ ｎ ｎ ｉ ｅ ｓｔ ｆ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｊｎ ｈ ｕ １ ０ １ Ｃｈｎ ； ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎＥｎ ｉｅ ｒｎ ｌ ｅ Ｌｉｏ ｉ ｇＵｎｖ ｒｉ ｏ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ， ｉ ｚ ｏ ２１ ０ ， ｉ ａ ｅ ｙ
Ｉ ｐｒ ｖ ｄ Ｃｌ ｓ ｓ ｃ ａ ｉ ｎ Ｒｕ ｅＭ ｉ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ ｍ ｏｅ ａｓ Ａｓ ｏ ｉ ｔｏ ｌ ｎ ｎ ｇ ｒｔ ｍ
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