加權負關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究.pdf

1、關聯(lián)規(guī)則的研究是數(shù)據挖掘的一個重要分支，已經引起很多學者的廣泛關注。本文介紹了數(shù)據挖掘技術的相關知識，尤其是關聯(lián)規(guī)則的挖掘，并介紹了基本概念及經典的算法。 過去的研究往往認為數(shù)據庫各個項目的重要程度是相同的。而事實上，用戶對項目的看重程度是不同的。因此已有算法挖掘出來的并不一定是我們感興趣的規(guī)則。針對這種情況，提出了加權關聯(lián)規(guī)則。 另一方面，有時候我們關心的是數(shù)據庫中那些低頻率強相關的規(guī)則，即負關聯(lián)規(guī)則。由于在加權關聯(lián)規(guī)

2、則的基礎上同時挖掘正負關聯(lián)規(guī)則，會產生一些矛盾的和無意義的規(guī)則，因此，在傳統(tǒng)支持度--置信度框架下，引入第三個參數(shù)刪除冗余規(guī)則。提出了基于相關性挖掘正負加權關聯(lián)規(guī)則的算法：基于興趣度的加權正負關聯(lián)規(guī)則的挖掘算法；基于卡方檢驗的加權正負關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。 當數(shù)據庫分布極不均勻時，上述對于關聯(lián)規(guī)則的挖掘并不是有效的。因為出現(xiàn)頻率較低的項目其支持度往往較低，因此很少被挖掘出來。針對這個問題，提出多支持度的模型，對于不同的事務采用不同的