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一种不产生候选项集的关联规则挖掘算法

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李重周 ， ： 等 一种不产生候选项集的关联规 则挖掘算法
的性 能 ．
１３ ２
建立 了单 层 的 ＳＭ—ｒｅ 形 结构 ， 结构 如 图 ｌ Ｉ ｔ 树 ｅ 其 所示 ， 并在 父 结 点 到 子 结 点 之 间加 入 支 持 度 作 为 路线 的权 值 Ｐ．
・
收稿 日期 ．０７ ４—１ ＇ ０ —０ ２ ２
作者简 介 ： 李重周（９８ ）男 ， 当阳人 ， １ 一 ， 湖北 ７ 硕士研 究生 ， 主要从事 人工 智能与 专家 系统研 究 ； 杨君 锐 （９３ ， １６ 一） 男， 陕西杨凌 人 ， 教授 ， 主要从事人工 智能 、 知识系统 、 数据挖 掘等方面研究 ．
ｎ ｅ ｓａ ｆｗ ｓ ａ ｎ ｎ ｄ ｍｉｉｇ ｄ ｔｂ ｓ ． ｈｓ ａ ｏ ｉ ｍ ，ｔｒ ｕ ｈ ｔｅ ｓ ａｃ ａａ ａ ｅ ｉ ｏ ｅｓａ ｌ ａ ｅ ｄ ｅ ｃ ｎ ｉ ｇａ ｎ ｎ ａａ ａ ｅ Ｔ ｉ ｌ ｒ ｈ ｎ ｇ ｔ ｈｏ ｇ ｅ ｒｈ ｄ ｔｂ ｓ ，ｄ ｓ ｖ ｒ ｌ ｕ ｔ ｈ ｃ ｌ ｒ
比较 ．
关
键
词 ：ｐ ｏｉ Ａ ｆ ｒ算法 ；Ｐ ｔ ｅ完全枚举树 ；Ｉ ｔｅ ｉ Ｆ —ｒ ； ｅ Ｓ —ｒ ｅ
文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：６ １ ９４２ ０ ）６ ０ ２ —０ １７ —０２ （０ｒ ｏ — １２ ３ ７
中图分类号 ：Ｐ ８ Ｔ １２
Ｏｎ ｉ ｄ ｄ ｅ ｏ ａ ｅ ｔ ｅｃ ｎ ｉａ ｅｉ ｒ ｆＡｓｏ ｉ ｔ ｎ ｅｋ ｎ ｏ ｓｎ ｔｈ ｖ ｈ ａ ｄ ｄ ｔ ｔｎ ｏ ｓ ｃａ ｉ ｅ ｏ
Ａｂ ｔａｃ ：Ｂａ ｅ ｎ ｄ ｔｉｅ ｎ ｒｄ ｃｉｎ ｔ ｎ ｎ ｔ ｕ ｓｒ ｔ ｓ ｄ ｏ ｅａｌｄ ｉｔｏ ｕ ｔ ｏａ ｄ ｏ ｏ ｈｅ ｓ ｍｍａｙ ｏ ｒ ｒ ａｇ ｒｔｍ，ｔ ｉ ｒｉｌ ｒ ｐ ｓ ｓ ｒ ｆＡｐ ｉ ｉ ｌｏ ｈ ｏ ｉ ｈ ｓａｔｃｅ ｐ ｏ ｏ ｅ
０ 引言
发 现频 繁项 目集 是关 联 规 则 开采 应 用 中 的关
候选项集 ． 因此 ， 目前很多算法注重于研究如何减
少候选项集和只进行少量 的数据库扫描 ． Ｈ ， 由 ａ ｎ
Ｐｉ ｅ等人提出的 Ｆ —ｒ 算法ｌ ， 过将事务项按 Ｐ ｔｅ ｅ ２通 Ｊ
照支持度大小扫描进 Ｆ — ｅ 中 ， Ｐ ｔｅ 整个算法只扫描 ｒ ２ 遍数据库 ， 性能较好 ． 也有人提出应用完全枚举 树等算法 ［ 来 挖 掘 最 大 频 集 ， 都 是 通 过 减 少 搜 ３ Ｊ 这
Ｋｅ ０ ｄ ：Ａｐ ｏ ｌｏ ｔｍ ；Ｆ ｔ ｅ ｏ ｌ ｔ ｅ ｕ ｒ ｔ ｎ ｔ ｅ Ｉ ｔ ｅ ｙ ｗ＿ ｓ ｒ ｉｉ ｒ ｒ ａｇ ｒ ｈ ｉ Ｐ— ｒ ；ｃ ｍｐｅｅ ｎ ｍｅａｉ 一 个 可能 的 频 繁 项 目集 ， 必 将 产 生 大 量 的 这
键技术和步骤 ， 典型 的发 现频 繁项 目集的算法多 为 Ａ ｒｒ算法 ［ 或 者 其 变 种 ． 些 算 法 是根 据 商 ｐｏ ｉｉ ］ 这 品中的关联性 ， 为帮助决策者提高经 济效益 而提 出 的关 联算 法 ． 它们 采用 自底 向上 的搜 索 方法 ， 穷
索数据库和避免产生过多的候选项 集来提高算法
ｃｌ ｔｎ ｅｒ ｔ ｍ ， ｄｆ ａｙｍ ｋｓａｃｍ ａ ｓｎｏ ｅ ｐｉ ｉ ｒ ｇ ｅｅｐｒ ｅ ｔ ｏ ｅ ｉ ｓｓ ｃ ａ ａｔ ｅ ａ ｎｌ ａｅ ｏ ｐｒｏ ｆ Ａ ｒ ｒｔｏ ｈｔ ｘ ｉ ｎ． ｌ ｏ ｃ ａｈ ｉ ｎ ｉ ｌ ｉ ｈ ｔ ２ ｏ ｕ ｈ ｈ ｅ ｍ
ｏｅｎｗ ｋ ｄｏ Ｉ ｔ ｅＳ ｐ ｅ—ｅ ｒ ）ｔａ ｄｅ ｏ ｐｏ ｕｅ ｅ ａ ｄ ａ ｅ ｆ ｏ ｅｔ ｎａｄｊｓ ｎ ｅ ｉ ｆ —ｒ （ｕ ｐｒ ｔ Ｔｅ ｈ ｔ ｏｓ ｔ ｒｄｃ ｎ ｉ ｔ ｉｍ ｏ ｃｌｃ ｏ ｔ ｎ Ｓ ｅ Ｉｍ ｅ ｎ ｈ ｔ ｃ ｄ ｅｔ ｌ ｉ ｎ ｕ
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第 ２ 卷 第 ６期 ｌ
Ｖ０ ． Ｎｏ． １２ｌ ６
重 庆 工 学 院 学 报（ 自然科 学版 ）
Ｊ ｒ ｌｆ ｌ ｎ ｓｔｅ ｆ ｅｈｏｇ（ａ ｒ ｃｎｅ ｄｉ ） ｏ ｎ ｌ ｇ ｎ ｕ ｃｎｌｙＮｔ ａＳｉ ｃ Ｅｉ ｎ ｕ ａｏＣ０ ｎ Ｉ ｔ ｔｏＴ ｉ ｏ ｕｌ ｅ ｔ ｏ
ｒ ｌ ｊｌ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｕ ｅｍ Ｉ ｎ ｌｏ ｉｈ ｉ
Ｌ ｈ ｎ － ａｕ Ｙ ＮＧ Ｊ ｎ ｒｉ ＩＣ ｏ ｇｚ ｏ ， Ａ ｕ — Ｊ ｕ
（ ｅａｍ ｎ ｏ ｏ ｐｔ ｃ ｎｅ Ｘ ’ｎＵ ｉ ｒｔ ｏ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏ ｇ ， ｉａ １０４ Ｃ ｉａ Ｄ ｐｒ ｅｔ ｆ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ，ｉａ ｎｖ ｓｙ ｆ ｃ ｎ ａｄＴｃｎｌ ｙ Ｘ ’ｌ７０５ ， ｈｎ） ｔ Ｃ ｒ ｅ ｅ ｉ ｅｅ ｏ ｌ
２０ ０７年 ６月
Ｊ ｎ．２ ０ ｕ ０７
【 计算机与信息工程】
一
种 不产 生 候 选 项 集 的关 联 规 则挖 掘 算 法
李重周 ， 杨君锐
（ 西安科技大学 计算 机学 院 ， 西安 ７０５ ） １０４
々
ｐ＾ 、 ＾ 、
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摘要 ： 在对 Ａ ｆ ｒ算法的特性进 行详 细的介绍 和总 结的 基础上 ， 出一种新 的不 产生 候选项 集 ｐｏ ｉｉ 提 的， 以及 只进行少量数据库扫描 的挖掘频 繁项集 的算法 Ｓ—ｒ （ｕｐｒ ｅ ｒｅ ， Ｉ ｔ ｅ Ｓｐｅ－ ｍ Ｔｅ） 该算 法通过 搜 ｅ ｈ 索数据 库和一次 性地 找出当前项的所有 超集来 查找频 繁项集 ． 最后通过 实验对 ２种算 法进行 了

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一个不需要候选集的挖掘关联规则算法的研究

一个不需要候选集的挖掘关联规则算法的研究


Ｍａ ２ ０ ｙ ０ ２
一
个 不 需要候 选 集 的挖掘 关联 规 则算 法 的研 究
龙 际珍 ，颜宏 文
（ 涉 ｝ 学 院 数 学 与计 算 机 系 ． 南 长沙 长 湖 ４０ ７ １０７
摘 要 ： 关联规则是数据挖掘 中的一个重要课题 针对挖掘关联 规则 典型算 法中的某种不 足 ， 绍 了一个 不 挖掘 介
数据挖掘是 国际 上数 据库和 决策 支持领 域的最 前沿研 究方向之一 ， 引起了学术界 和工 业界的广泛关 ｌ． 拄 在事 务数据库 中挖掘关联规则是数 据挖掘领 域中 的一个 重要的研究课题 ， Ａ ｒ ａ 等人 提出Ｌ ． 个 由 ｇａ ｌ ｗ ｔ一 ］ 关联规 则的例 子就是“ ％的客 户在 购买 面包 的同时 帅 也会 购买牛奶” 其 直 观意 义是顾客 在 购买 某些商 品 ， 的时候有多大倾向会购买另 一些 商品 ． 关联规则 的应 用包括顾客购物分 析 、 目录设计 、 商品广告 邮寄分析 、
ｉｍ ｎｍ 域 的 第 一 个 节 点 ｔ －ａ ｅ ｅ
ｎＹ＝ｐ． 关联规则 ｊ ｙ成立 的条件是 ： ①它具 有 支持度 ， 即事务数据库 Ｄ 中至少有 ％的事务 包 含 Ｕｙ②它 具有 置信度 ｃ 即在事务数据 库 Ｄ 中包含 ； ，
追 加销售 、 仓储规划 、 网络故 障分析等
收 辅 日期 ：Ｇ２０ — ２０ ．３１ ． ９
作 者 筒 舟 ： 际 珍 （９５） 女 ， 南 长 ＾ 、 沙 电力 学 院数 学 与计 算 机 系 叻教 ． 士 ， 龙 １７ ．． 朝 长 学 主要 从 事 大 型 鼓 据 库 巾鼓 据 挖 掘 研究
关联规 则 挖 掘 问题 可 形 式 化 描 述 如 下 ： ，＝ 设
Ｊ ，２ …，ｍ｝ 由 ｍ个 不 同的项 目组成 的集合 ． １ ｉ， 是 给 定 １ 个事务数据库 Ｄ， 中的每 １ 其 个事务 是 ，中 １ 组项 目的集合 ， Ｔ ， 即 Ｃ，Ｔ有 １ 唯一 的标 识符 Ｔ 个 ｍ． 若项集 Ｘｃ， Ｘｃｒ 则事务 包含项集 。 条关 且 ， 一 联规则就是形 如 ｘ Ｙ的蕴 涵 式 ， 中 ［， Ｊ［， ｊ 其 ，， ，
关联规则挖掘方法

关联规则挖掘方法

关联规则挖掘方法一、前言关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要领域，它可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和关系，从而为商业决策和市场营销提供支持。

本文将介绍关联规则挖掘的方法和步骤，包括数据预处理、频繁项集生成、关联规则生成和评估等。

二、数据预处理在进行关联规则挖掘之前，我们需要对原始数据进行预处理。

首先，我们需要去除无用的属性和记录，并对缺失值进行处理。

其次，我们需要将离散型数据转换为数值型数据，并对连续型数据进行离散化。

最后，我们需要对异常值进行检测和处理。

三、频繁项集生成频繁项集是指在数据集中经常出现的一组物品集合。

频繁项集生成是关联规则挖掘的第一步，其目的是找到所有满足最小支持度阈值的频繁项集。

1. Apriori算法Apriori算法是最常用的频繁项集生成算法之一。

它基于两个重要性质：单调性和自由子集性质。

Apriori算法分为两个阶段：候选项集生成和剪枝。

2. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的频繁项集生成算法。

它通过构建一棵FP树来发现频繁项集。

FP-growth算法相对于Apriori算法具有更快的速度和更小的空间复杂度。

四、关联规则生成在找到所有频繁项集之后，我们需要从中挖掘出有意义的关联规则。

关联规则是指形如X->Y的规则，其中X和Y都是物品集合，且X∩Y=∅。

1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从频繁项集中挖掘出满足最小置信度阈值的关联规则。

置信度是指在条件X下出现Y的概率。

2. 关联规则评估关联规则评估是指对挖掘出来的关联规则进行评估和选择。

常用的评价指标包括支持度、置信度、提升度和全置信度等。

五、总结本文介绍了关联规则挖掘的方法和步骤，包括数据预处理、频繁项集生成、关联规则生成和评估等。

在实际应用中，我们需要根据具体情况选择不同的算法和参数，并进行优化和调整。

基于属性覆盖的关联规则挖掘算法

基于属性覆盖的关联规则挖掘算法


Ａｕｇ２ ０ ｑ．０ ７ Ｖ０．３Ｎｏ３ １ ． １
第 １ 卷第 ３期 ３
基于 覆盖的 屙陛 关联规则挖掘算法
王 恒 娜 １， 晓静 ，赵 ２
（． １ 合肥工业大学 计算 机与信息学 院， 安徽 合肥 ２ ０ ０ ； ． 徽财经大学 信息工程学 院， ３０９２安 安徽 蚌埠 ２ ３ ４ ； ３０ １ ３ 安庆师范学院 计算机与信息学 院 ， ． 安徽 安庆 ２ ６ ３ ） ４ １３
０ 引 言
数 据挖 掘是 从 大量数 据 中提取 有用 的知识 ， 知 识 形式 有关 联规 则 、 其 回归 、 类 等 。 中 ， 联 规 则 聚 其 关 是 数 据 挖 掘 中一 个 非 常 重 要 的 研 究 课 题 Ｉ ｌ 联 规 则挖 掘 方法 可分 为两 大类 ： 生候选 集 的方法 和不产 Ｉ 。关 产 生 候 选 集 的 方 法 。前 一 种 方 法 以 Ａｐｌｒ 为 代 表 ， 后 一 种 以 Ｆ — ｒｗｔ ｒ ｉ ｏ 而 Ｐ ｇｏ ｈ算 法 为 代 表 。
定 理 证 明 ： 证 明该 关 系 是 偏 序 关 系 ， 必 须 证 明 该 关 系 是 白反 、 对 称 、 递 关 系 。 要 就 反 传
ＶＴ ＝ ｉ， ｋ （ｌ ｋｉ …ｉ． 因 为 Ｖｉ ｋ ｉ ｋ，即 Ｗｒ … ｋ ， １ ｝ ∈Ｔ ∈Ｔ ｋ总 是 覆 盖 Ｔ ， 以 该 关 系 是 自反 的 。 ｋ所
Ａ ｒ ｒ及 其 改 进 算 法 是 利 用 频 繁 项 集 先 验 知 识 ， 用 逐 层 搜 索 迭 代 方 法 ， 次 扫 描 数 据 库 得 到 Ｋ ｐｉ ｉ ｏ 采 一 一
项 集 用 于 搜 索 （ Ｉ 项 集 。 该 算 法 的 不 足 是 需 要 对 数 据 库 进 行 多 次 扫 描 发 现 所 有 的 频 繁 集 。这 会 导 致 Ｋ＋ ） 组合 爆 炸和对 数 据库 的多 次扫描 ， 响 了算法 的执行 效 率 。 影
大数据分析中的关联规则挖掘方法与工具推荐

大数据分析中的关联规则挖掘方法与工具推荐

大数据分析中的关联规则挖掘方法与工具推荐在大数据时代，数据成为了一种宝贵的资源。

然而，如何从海量的数据中提取有用的信息和洞察力，成为了许多企业和研究机构面临的挑战。

关联规则挖掘是一种广泛应用于大数据分析中的有效方法，它可以发现数据集中的潜在关联关系和模式。

本文将介绍关联规则挖掘的方法，并推荐几款常用的工具。

首先，我们来了解一下什么是关联规则挖掘。

关联规则挖掘是数据挖掘中的一种技术，它可以发现数据集中的频繁项集和强关联规则。

频繁项集指的是在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则则是描述这些项集之间的关联关系。

通过挖掘关联规则，我们可以发现数据中隐藏的规律和关联关系，从而为决策和预测提供支持。

在关联规则挖掘中，最常用的算法是Apriori算法。

Apriori算法通过自底向上的方式逐步生成候选项集和频繁项集。

首先，通过寻找所有项的单个项集作为初始候选集，然后逐步生成更长的候选项集。

接下来，算法会扫描数据集，检查每个候选项集的支持度（即在数据集中出现的频率），并保留支持度高于阈值的项集作为频繁项集。

通过不断迭代这个过程，Apriori算法可以发现所有频繁项集和关联规则。

除了Apriori算法之外，还有其他一些关联规则挖掘算法，例如FP-growth算法和Eclat算法。

FP-growth算法通过构建一种称为FP树的数据结构来挖掘频繁项集。

它首先构建一颗完整的FP树，然后通过递归地将FP条件模式基与每个项结合起来生成更长的频繁项集。

Eclat算法是一种针对事务数据库的关联规则挖掘算法，它使用垂直数据表示来高效地挖掘频繁项集。

这些算法各有特点，在选择挖掘方法时可以根据数据集的特征和实际需求进行选择。

在实际应用中，有许多工具可以用于关联规则挖掘。

下面我将推荐几款常用的工具，供读者参考。

1. Weka：Weka是一个流行的数据挖掘工具，其中包含了各种关联规则挖掘算法。

它提供了直观的用户界面和丰富的功能，可以帮助用户进行数据预处理、建模和评估。