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《數(shù)據(jù)挖掘中常用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。
1、第2。期計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展V01．2ONo．42010年4月COⅣI丌RTEa閹10GYANDDEVEU]l’MENTApr．2010數(shù)據(jù)挖掘中常用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法王愛平，王占鳳，陶嗣干，燕飛飛(安徽大學(xué)計(jì)算智能與信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽合肥230039)摘要：文中首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法——A州算法。再?gòu)膶挾取⑸疃?、劃分、采樣、增量式更新等幾個(gè)角度對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進(jìn)行了分類討論。然后運(yùn)用文獻(xiàn)查詢和比較分析的方法對(duì)常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了概述，主要包括FP—growth算法、DHP算法、Partition
2、算法、兀JP算法、CD算法等算法。最后對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的發(fā)展遠(yuǎn)景進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；頻繁項(xiàng)集；挖掘算法中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673—629X(2010)04—0105—04CommonAlgorithmsofAssociationRulesMininginDataMiningWANGAi．ping，WANGZhan-feng，TAOSi．gan，YANFei—fei(MinistryofEducationKeyLaboratoryofInteligentComputing&Si1a
3、1Processing，AnhuiUniversity，I-hfei230039，China)A：rStintroducestheclassicalalgorithmofassociationrulemining—Apriori．Thenclassifieddiscussestheassociationruleminingfromseveralanglessuchaswidth，depth，partition，samplingandi~mnentalupdating．ItslmfⅡnazestheo01rnmo~algori
4、thmsofassocia·tionrulenn．mgtJghqueryingdoctmaentsandcomparativeanalysis．ItmainlyincludesFP—Growth~onthm，DHPalgorithm，Patti-tionalgorithm。FUPalgorithm，CDalgorithmand80on．Atlastprospecttheassociationrulemining．Keymints：datamining；associationrule；frequentitemsets；mini
5、ng~gorithmO引言法，其中以Agawal提出的Apri~算法[】最為著名，大數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)多數(shù)挖掘算法都是建立在Apriori算法基礎(chǔ)之上，但是現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase)，是從大量的、不Apriori算法無(wú)論在時(shí)間效率還是空間伸縮性上都面完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)中提取隱臨著挑戰(zhàn)，因此研究人員探索出很多新的挖掘方法，并含在其中的、人們事先未知的、具有潛在價(jià)值的信息和拓展了關(guān)聯(lián)規(guī)則概念及應(yīng)用范圍。知識(shí)的過(guò)程_1J。簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖
6、掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”出人們有用的知識(shí)。面對(duì)當(dāng)前“海量1關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念數(shù)據(jù)，微量信息”的現(xiàn)狀，數(shù)據(jù)挖掘的重要研究分支設(shè)集合J={i1，i2，?，i}，其中ik(k=1，2，?，——關(guān)聯(lián)規(guī)則，作為一種高級(jí)和智能的數(shù)據(jù)處理和分m)表示項(xiàng)。如果xcj，集合x被稱為項(xiàng)集。當(dāng)lx析技術(shù)的研究正方興未艾。I=k，則X被稱為k一項(xiàng)集。事務(wù)二元組T=(tid，X)，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以得到隱含于海量數(shù)據(jù)中tid是事務(wù)唯一的標(biāo)識(shí)符稱為事務(wù)號(hào)。數(shù)據(jù)集D={t1，具有潛在價(jià)值的有用信息。關(guān)聯(lián)規(guī)則的目標(biāo)是以有效t2，?，t}是由t1
7、，t2，?，t事務(wù)組成的集合。的方式提取最有趣的模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以描述為：形如AB的蘊(yùn)涵式，其中迄今為止已提出了許多高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算AJ，BcJ，并且AnB=。項(xiàng)集X的支持度s是D中包含X的事務(wù)數(shù)占所有事務(wù)數(shù)的百分比，記為(x)=戶(x)：。項(xiàng)集x的置信度f(wàn)是D中同收稿日期：2009—08—15；修回日期：2009一Il一21基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60472065)時(shí)包含xUy的事務(wù)數(shù)占包含x的所有事務(wù)數(shù)的百作者簡(jiǎn)介：王愛平(1956一)，女，甘肅慶陽(yáng)人，教授，從事計(jì)算機(jī)教學(xué)分比，記為f(x)=P(XIy)=。
8、至于與研究?！?06·計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展第20卷最小支持度minsup和最小置信度mineonf都是由用戶，由連接得到候選k一項(xiàng)集，直到?jīng)]有新的候所給定，如果項(xiàng)集x的sup(X)>minsup，那么項(xiàng)集X選集產(chǎn)生為止。被稱為頻繁項(xiàng)集，其中生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則中所有支持度Apriori算法需掃描數(shù)據(jù)
