关联规则挖掘综述

关联规则挖掘综述

摘要：近年来国内外学者对关联规则进行了大量的

研究。为了更好地了解关联规则的挖掘技术，对研究现状有更深入的了解，首先本文对数据挖掘技术进行了介绍，接着介绍了关联数据挖掘的基本原理，最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。

关键词：数据挖掘；关联规则；算法；综述

1.引言

数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。

数据挖掘中常用的算法[1] 有：关联规则分析法（解决事件之间的关联问题）、决策树分类法（对数据和信息进行归纳和分类）、遗传算法（基于生物进化论及分子遗传学理论提出的）、神经网络算法（模拟人的神经元功能）等。

数据挖掘最早使用的方法是关联分析，主要应用于零售

业。其中最有名的是售货篮分析，帮助售货商制定销售策略。

随着信息时代的到来，数据挖掘在金融[2] 、医疗[3] 、通信[4]

等方面得到了广泛的应用。

2.关联规则基本原理

设项的集合I = { I1 ，I2 ，...，Im }，数据库事务的集合

为D ，我们用|D| 表示事务数据库所有事务的个数，其中用T 表示每个事务，使得T I。我们用TID作为每个事务的唯一标

识符。用X表示一个项集，满足X T那么交易T包含X。根

据上述相关描述，给出关联规则的相关定义。

2.1项集支持度用X 表示数据库事务D 中的项集，项集X 的支持

度表示

项集X在D中事务数所占的比例，用概率P (X)表示，那么

Support ( X) =P( X) =COUNT( X) /|D| ( 1)

2.2关联规则置信度

X丫关联规则的置信度是数据库事务D中包含X丫的事务

数与包含X的事务数之比，表示方法如下:

confidence( X Y)= support( X Y)/support( X) = P(Y|X)

3.关联规则算法

3.1经典的Apriori 挖掘算法大多数关联规则的算法是将关联规则

挖掘任务分为两

个子任务完成。一是频繁项集的产生，频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集，这些项集我们称之为频繁项集。二是规则的产生，即从频繁项集中找到置信度比较高的规则，我们称之为强规则。Apriori 挖掘算法是众多挖掘关联规则中比较经典的算法，它采用布尔关联规则，是一种宽度优先算法。

3.2Apriori 算法优化

Apriori 算法的思想是每产生一次候选集就需要扫描一次

数据库，但是当数据库中的数据庞大，无法直接完全放于内

存中，扫描过程中数据需要不断的换入换出，加重了I/O 的

负担。可见当数据信息大的时候，算法效率低下，同时也消耗的大量的内容。

3.2.1哈希表技术（散列项集到对应的桶中）

Park等提出了一种基于散列的产生频繁项集的高效算法

DHP算法。即将产生的所有的候选k-项集（k>1 ）散列到哈

希表结构对应的桶中并增加对应的桶计数，利用哈希表技

术可以有效减少候选k-项集（k>1）所占用的空间，进而提

高了Apriori 算法的效率。

3.2.2划分技术（为寻找候选项集划分数据）

Savasere等提出了一个基于数据划分的算法，即将数据

库中的记录划分成几个互不相交的块，各块可以高度并行执行，由最小支持度得到每块中对应的最小支持度。第一次扫描数据库，得到各块的频繁项集，即局部频繁项集。当算法进行数据库的第二次扫描时，需得到每个候选项集的支持数，进而得到全局频繁项集的值。

3.2.3事务压缩技术（即压缩未来迭代扫描的事务数据）该技术用

于压缩迭代扫描数据库的大小，即将不包含任

何k-项集的事务肯定不包含任何（k+l）-项集，这种事务在以后考虑时，可以加上标记或者删除项集，因为产生j 项集

（j>k ）时不再需要从数据库加上它们进行扫描，如此就可以

减小需要扫描的数据库的规模，从而在一定程度上提高算法 的效率。

3.2.4 连续关联规则算法

C. Hidber 提出了一种新型的名为 CARMA （连续关联规则

的算法挖掘算法）算法，该算法用来在线计算大项集。随着

每个项集的支持区间的减少不断产生大项集。他已证明：当

近所有大项集的超集。 CARMA 的内存效率比 Apriori 是一个 数量级的提高。当支持度阈值比较低时， Apriori 和 DIC 落后 CARMA,此外，CARMA 的内存使用效率是两者的六

3.3 基于频繁模式树的算法 FP-growth 由Zaki 提出的Eclat 算法被认为是产生频繁项集的深度

优先方式的原型。在这以后不同深度优先算法被提出，其中

由韩家炜等提出的FP-growth 算法是最著名和最广泛使用的。

法首先两次扫描事务数据库，得到频繁项目集的支持度，然 后将它们降序排序，并且存储到 FP-Tree 中。在以后寻找频

繁项目集的过程中，不需要再对事务数据库进行遍历，只需 要在FP-Tree 中寻找新的频繁项目集即可。

3.4 并行算法 随着高性能多核处理器的出现，学者们开始借助并行系 相应的支持区间的规模快速减少时，

CARMA 的项集数迅速接

倍以上。

韩家炜等人提出了基于频繁模式树（ FP-Tree ）的算法。该算

统的强大运算能力，将并行算法引入到研究中。在Bodon 工

作的基础上，Yanbin Ye等实现了并行Apriori算法，并分析并

行计算的性能，分割事务数据库的每个分区执行Apriori 算法。

3.5其它关联规则算法

Mohammed J. Zaki等提出了CHARM(闭关联规则挖掘),

它在优势主要体现在挖掘所有频繁闭项集。Hua-Fu Li等提出了就是通过整个历史数据流挖掘所有频繁项集的DSM-F(I 数据流挖掘频繁项集)，。Jian Pei等提出了H-mine频繁模式挖

掘算法。

3.6关联规则的评估

3.6.1基于兴趣度约束的关联规则挖掘算法

Silberschatz.A等提出了可执行规则的概念，并统一了关

联规则挖掘过程中主客观评价标准。Srikant R提出了基于项

目约束的关联规则挖掘的概念和相应的算法描述。Balaji Padmanabhan 等提出了一种发现未知模式的置信驱动方法，在挖掘过程中考虑到与置信评判的结合，从而使挖掘出的关联规则更加有效。

3.6.2加权关联规则挖掘算法

Cai等提出了基于K-支持期望的加权关联规则挖掘算法

模型：MINWAL ( 0)模型和MINWAL (W)模型。张文献等

采用权重集归一化的思想对Cai给出的算法做了改进。Wei Wang 等［5］提出了一个挖掘加权关联规则的方法，其方法不

仅缩短了平均执行时间，但也比已知的方法产生高质量的关联规则。