关联规则挖掘综述

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。

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GIS空间关联规则的挖掘综述

吕曹芳1,庞　宇1,罗永龙1,2

(1.安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖241000;2.中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥230027)

摘要:空间关联规则是将空间数据库访问技术与事物数据库中常用的关联规则挖掘算法相结合,能有效地挖掘出隐藏在数据

背后的知识、规则。介绍了空间关联规则挖掘的现状,给出了空间关联规则及相关的术语定义,对基于地理信息科学(GIS)的空间

关联规则挖掘方法进行了归纳与分析。通过对近年空间关联规则的发展研究,结合GIS的发展现状,提出了基于GIS的空间关联规

则挖掘的发展趋势。

关键词:空间关联规则;GIS;空间数据挖掘;空间数据库

中图分类号:P208 文献标志码:A 文章编号:1005-8141(

2007)04-0323-03

SurveyofSpatialAssociationRuleMiningBasedonGIS

LΒCao-fang1,PANGYu1,LUOYong-long1,2

(1.CollegeofTerritorialResourcesandTourism,AnhuiNormalUniversity,Wuhu241000,China;

2.DepartmentofComputerScience,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei230037,China)

Abstract:Inalargespatialdatabasemanyassociationrelationshipsmouldexistbutsomemouldoccurrarelyordidnotholdinmostcases.A

spatialassociationrulewasarulewhichdescribedtheimplicationofoneorasetoffeaturesbycombiningspatialdatabaseaccesstechnologywith

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- . -word资料- 关联规则挖掘综述

潮娇娇

摘要：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个很重要的研究内容之一，近年来很多国内外研究人员对其进行了大量的研究。为了更进一步的了解关联规则挖掘技术，并掌握其发展方向和目前的研究现状。本文对关联规则挖掘技术进行了相关综述。首先介绍了关联规则的基本概念，其次分析了近年来一些经典关联规则算法的改进，并概述了相关算法在实际中的应用。最后对关联规则挖掘技术未来的发展趋势进行了讨论。

关键字：关联规则； 算法；数据挖掘；

Abstract: association rule mining is one of the important data mining research contents in this year,

many domestic and foreign researchers have done a lot of research on it. In order to understand further

the association rule mining technology, and grasp the development status and direction of research at

present. This article of association rule mining technology related review. Firstly introduces the basic

concepts of association rules, then analyzes the improvement of some classical algorithm of association