大型數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)規(guī)則開采算法的研究.pdf

1、該文在經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)上,提出了一系列擴(kuò)展的關(guān)聯(lián)規(guī)則開采算法:發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的難度體現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)目集上,事實(shí)上最大頻繁項(xiàng)目集(其所有的超集都為非頻繁項(xiàng)目集的頻繁項(xiàng)目集)的集合已經(jīng)包含有所有的頻繁項(xiàng)目集,該文提出了一種發(fā)現(xiàn)最大頻繁項(xiàng)目集的算法DMFI(DiscoveryMaximalFrequentItemsets),該算法采用自底向上和自頂向下的相結(jié)合的搜索策略對(duì)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行有效的搜索.接著,提出了一種支持度和置信度的界限算法,它利用

2、已經(jīng)計(jì)算出來(lái)的頻繁項(xiàng)目集的支持度信息來(lái)預(yù)測(cè)將要計(jì)算的項(xiàng)目集的支持度和規(guī)則置度度的上下界限,從而可大大減少頻繁項(xiàng)目集生成的數(shù)量和數(shù)據(jù)開采時(shí)間.該文提出了加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念,包括竽加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則和水平加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則,把包含以上兩種情況的關(guān)聯(lián)規(guī)則叫混合加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則.并提出了一種解決該問(wèn)題的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則開采算法MWAR(MixedWeightedAssociationRules).數(shù)據(jù)開采發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可分為兩種:常規(guī)性規(guī)則和例外規(guī)則.例外規(guī)則是數(shù)據(jù)集

3、合中少數(shù)數(shù)據(jù)所保持規(guī)則,雖然也有很高的可信度,但由于其具有較小的支持度,因而常常被忽略.由于它出乎人們的意料,所以非常有用.該文提出了一種開采例外規(guī)則的算法.針對(duì)降低關(guān)聯(lián)規(guī)則開采時(shí)間的問(wèn)題,該文提出一種新的算法ACT(AlgorithmforClusteringTransaction),該算法利用聚類樹的概念先把海量數(shù)據(jù)集合聚集到一個(gè)較小的交易集合中,然后在新的數(shù)據(jù)集合中開采關(guān)聯(lián)規(guī)則,該算法可急劇降低規(guī)則的開采時(shí)間.該文提出了一種開采優(yōu)