数据挖掘中的关联规则算法分析

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基于关联规则的数据挖掘算法

作者：胡涛

来源：《电子技术与软件工程》2018年第02期

摘 要 在数据挖掘技术中，基于关联规则的数据挖掘算法是较为重要的一个课题，是我国信息技术领域的热门研究课题。基于此，本文从数据挖掘算法入手，对基于关联规则的数据挖掘算法进行了分析，将这一算法的原理作为基础，提出了提高数据挖掘算法概率的改进措施，意在提高数据挖掘算法的处理效果，使其应用于更多领域中。

【关键词】关联规则 数据挖掘算法 反馈机制

在基于关联规则数据挖掘算法中，有很多算法，比如Apriori算法、完全频繁项集挖掘算法以及Patition算法等。但是这些算法需要大量的候选集，导致数据挖掘的效率比较低。近些年来，很多研究学者都对数据挖掘算法效率的提升进行了分析研究，也取得了一定的成效，然而就改进的数据挖掘算法来说，存在着各自的优缺点。因此，仍旧需要加强对数据挖掘算法的分析和研究。

1 数据挖掘算法概述

作为一种先进的信息处理技术，数据挖掘技术具有非常高的商业价值，该技术可以帮助人们改变传统的联机查询，而是将数据的应用提升到决策分析预测等方面。常用的数据挖掘技术主要包括规则归纳、支持向量、模糊集以及统计方法这四个特点。数据挖掘技术应用的挖掘方法非常多，比如，当代数学分析法、证据理论法、神经网络发以及遗传算法等；数据挖掘技术的使用对象也比较广泛，比如，空间数据库、事态数据库、多媒体数据库以及遗产数据库等。

2 基于关联规则的数据挖掘算法分析

2.1 算法的原理

在多种数据挖掘算法中，基于关联规则的数据挖掘算法是最基本的算法之一，这种算法的适用性和可操作性都比较强，而且十分简单。具体原理如下：首先进行数据出现频率支持度和关联规则可信度的设定，然后通过特定的算法在已知的数据中找到满足支持度要求的频繁项集，并在该项集中应用剪枝等多种策略来获取满足可信度要求的关联规则。在关联规则数据挖掘算法中，频繁项集的确定是重点研究内容。

关联规则挖掘的相关算法

1.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。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。

可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。

2.基于划分的算法这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。

3.FP-树频集算法采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。

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。

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。例如，通过分析病人的病历数据和治疗效果，可以发现与某种疾病相关的因素和治疗方法。这些信息对于提高医疗质量和降低医疗成本具有重要意义。