关联规则挖掘过程是发现满足最小

关联规则挖掘的过程

关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequentitemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。

关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Mi

Apriori算法综述

系 别：软件学院 专 业：10软件工程 姓 名：傅昱 学 号：320107101147

摘要：本文介绍了关联规则中Apriori算法的研究情况，关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用，在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上指出传统算法应用中衡量标准的不足，并指出了Apriori算法在实际中的应用领域，展望了关联规则中Apriori算法的未来研究方向[1]。

关键字：数据挖掘；关联规则；Apriori算法；综述

一、引言

数据挖掘是从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识[2] 。关联规则挖掘首先是用来发现购物篮数据事务中各项之间的有趣联系。从那以后，关联规则就成为数据挖掘的重要研究方向，它是要找出隐藏在数据间的相互关系。定义为，设I={I1，I2…Im}是m个不同项的项集，X∈I，Y∈I，并且x和Y是不相交的项集，即X∩Y=Φ[3,11]。关联规则挖掘问题首先是由R．Agrawal等人于1993年提出的，而后又进一步提出了著名的Apriori算法，该算法的主要思想是首先寻找给定数据

模式识别

关联规则挖掘算法学习报告

专业：班级：姓名：学号：

电子信息工程 10-2 范琳琳 201016050203

模式识别

摘要：如何在海量的数据中，挖掘其中隐藏的、人们感兴趣的知识，已经成为了一个研究的热点。apriori算法是目前使用最为广泛的关联规则挖掘算法，本文就其算法实现的流程以及具体的实现进行研究。 关键词：数据挖掘；关联规则挖掘；apriori算法 中图分类号：tp309 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 23-0000-02 apriori association rule mining algorithm nan zhihai,sun yong

(school of computer science&technology,soochow university,suzhou 215006,china)

abstract:how to vast amounts of data,mining the hidden,people are interested in knowledge,has become a resea

西南财经大学

博士学位论文

时间序列时序关联规则挖掘研究

姓名：周勇

申请学位级别：博士

专业：统计学

指导教师：向蓉美

20080401

摘要

摘要

时间序列的时序关联规则指时间序列局部变化趋势之间的具有时间约束的关联关系，这些局部变化趋势发生本身具有时间先后顺序，因此这种关联关系就体现出时序性。时间序列的数据密集性、随机波动性和数据海量性决定了只有通过数据挖掘方法才能获取隐含的时序关联规则。

时间序列时序关联规则挖掘是一个系统工程，分为时间序列预处理、时间序列压缩、时间序列模式相似性度量、时间序列时序关联规则获取、解释和评价等步骤。目前关于各步骤挖掘方法的研究还不够完善，主要表现在以下方面：（１）在孤立点噪声数据的识别中，基于统计学识别法很难获得样本的分布参数，基于小波变换识别法改变了原始时间序列的真实性，基于似然比识别法的计算量较大；（２）在经典时间序列时序关联规则挖掘中，以给定长度和滑动步长的滑动窗口把时间序列离散成模式序列，然后获取频繁模式，最后生成强时序关联规则。由于滑动窗口的长度和滑动步长是由人为给定，这样时间序列的压缩结果具有很强的人为性，挖掘结果也就具有很强的不确定性：（３）时间序列模式相似性的度量是获取模式序列中频繁模式的基础，决定着时序关联规

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

第３１卷第２期２０１０年３月

吉首大学学报（自然科学版）

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｓｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）

Ｖ０１．３１Ｎｏ．２

Ｍａｒ．２０１０

文章编号：１００７—２９８５（２０１０）０２—００３８—０５

数据挖掘中关联规则集的优化

高永惠

（怀化学院计算机系，湖南怀化４１８００８）

摘要：尝试重新定义了正关联规则和负关联规则，并给出它们的兴趣度，从而统一了正、负关联规则的评价标准．在此基础上，采用逻辑的方法查找极小矛盾集以判定关联规则集的一致性，通过修改极小矛盾集中的规则消除关联规则集的不一致，从而优化原有的关联规则集．

关键词：数据挖掘；关联规则；评价中图分类号－ＴＰ３１１。ｌ

文献标识码：Ａ

通常数据挖掘所得到的关联规则都是肯定的规则，否定的关联规则的加入扩充了规则集的表达能力，然而，它可能导致规则集的不一致．类似地，文献［１—２］提到的否定的关联规则ｂｕｙＲｕｆｆｌｅｓ－－－ｂｕｙＰｅｐｓｉ和ｂｕｙ

ｔｅａ－－－ｂｕｙ

ｃｏｆｆｅｅ也可能导致规

则集的不一致．文献Ｅ２］已经提到规则的不一致问题，认为也许是“支持度一置信度”框架的缺陷造成的，但他们并没有进一步研究．实际上，即使所有规则都符合正性相关，负规则的引入仍

第３１卷第２期２０１０年３月

吉首大学学报（自然科学版）

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｓｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）

Ｖ０１．３１Ｎｏ．２

Ｍａｒ．２０１０

文章编号：１００７—２９８５（２０１０）０２—００３８—０５

数据挖掘中关联规则集的优化

高永惠

（怀化学院计算机系，湖南怀化４１８００８）

摘要：尝试重新定义了正关联规则和负关联规则，并给出它们的兴趣度，从而统一了正、负关联规则的评价标准．在此基础上，采用逻辑的方法查找极小矛盾集以判定关联规则集的一致性，通过修改极小矛盾集中的规则消除关联规则集的不一致，从而优化原有的关联规则集．

关键词：数据挖掘；关联规则；评价中图分类号－ＴＰ３１１。ｌ

文献标识码：Ａ

通常数据挖掘所得到的关联规则都是肯定的规则，否定的关联规则的加入扩充了规则集的表达能力，然而，它可能导致规则集的不一致．类似地，文献［１—２］提到的否定的关联规则ｂｕｙＲｕｆｆｌｅｓ－－－ｂｕｙＰｅｐｓｉ和ｂｕｙ

ｔｅａ－－－ｂｕｙ

ｃｏｆｆｅｅ也可能导致规

则集的不一致．文献Ｅ２］已经提到规则的不一致问题，认为也许是“支持度一置信度”框架的缺陷造成的，但他们并没有进一步研究．实际上，即使所有规则都符合正性相关，负规则的引入仍

针对大多数关联规则数据挖掘算法难以适应支持度或数据集的变化问题,提出一种基于图像映射的关联规则数据挖掘算法Pix—DM。该算法利用图像在操作系统中的显示及存储特点,结合数据挖掘理论,通过映射有效地将数据挖掘过程在线性空间中实现,提高了算法对支持度或数据集变化的适应能力。实验证明,Pix—DM算法是有效且可行的。

第3 4卷第 2期 1V 1 4 o. 3

计

算

机

工

程

20年 1月 08 1No e b r 2 0 v m e 0 8

No 2 .l

Co p t rEn i e rn m u e gn e i g

软件技术与数据库

文章编号；lo_ 4808 1 7— 2文献标识码： o 32(o)— 01 2 2 A

中图分类号tT1 P8

基于图像映射的关联规则数据挖掘方法王晗，孔令富，练秋生(. 1燕山大学经济管理学院，秦皇岛 0 6 0;2燕山大学信息科学与工程学院，秦皇岛 0 6 0 ) 604 . 604

摘

要：针对大多数关联规则数据挖掘算法难以适应支持度或数据集的变化问题，提出一种基于图像映射的关联规则数据挖掘算法

PxD该算法利用图像在操作系统中的显示及存储特点， i M。—结合数据挖掘理论，过映射有效地将数据挖掘过程在线性空间

第六章 挖掘大型数据库中的关联规则

关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定，如分类设计、交叉购物和贱卖分析。

关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中不同商品（图6.1）之间联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。例如，在同一次去超级市场，如果顾客购买牛奶，他也购买面包（和什么类型的面包）的可能性有多大？通过帮助零售商有选择地经销和安排货架，这种信息可以引导销售。例如，将牛奶和面包尽可能放近一些，可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。

图6.1 购物篮分析

数据是事务的或关系的，如何由大量的数据中发现关联规则？什么样的关联规则最有趣？我们如何帮助或指导挖掘过程发现有趣的关联规则？对于关联规则挖掘，什么样的语言结构对于定义关联挖掘查询是有用的？本章我们将深入研究这些问题。

6.1 关联规则挖掘

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系。本节简要介绍关联规则挖掘