基于智能算法的正負關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究.pdf

1、面對“人們被數(shù)據(jù)淹沒，卻饑渴于知識”的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘(data mining)和知識發(fā)現(xiàn)(knowlegde discovery)應(yīng)運而生，并得以蓬勃發(fā)展。關(guān)聯(lián)規(guī)則(association rules)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘眾多功能中應(yīng)用較為廣泛，成效較為顯著的一種，它最初分析事務(wù)數(shù)據(jù)集中項目之間的聯(lián)系，后來學(xué)者們改進和擴充了問題原型，目前關(guān)聯(lián)規(guī)則不僅有理論上還是應(yīng)用上都比較完善了。在現(xiàn)實中，人們有可能對“購買某物蘊含不購買某物”這樣的規(guī)則感興

2、趣，這種類型的規(guī)則就是負關(guān)聯(lián)規(guī)則，它的重要性等同于正關(guān)聯(lián)規(guī)則，負關(guān)聯(lián)規(guī)則越來越受研究人員的重視。在挖掘負關(guān)聯(lián)規(guī)則時，如果使用傳統(tǒng)的衡量標準“支持度-置信度”，會出現(xiàn)大量冗余或錯誤的規(guī)則，所以制定有效的衡量標準在挖掘負關(guān)聯(lián)規(guī)則時是至關(guān)重要的。
　　 許多數(shù)據(jù)挖掘的問題可以看作是搜索問題，數(shù)據(jù)集看作是搜索空間，搜索策略可以用一些智能算法。文化算法、免疫克隆算法作為智能進化算法，具有全局優(yōu)化搜索能力，其所提供的耐噪性、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、記憶

3、等進化學(xué)習(xí)機理提供了新穎的解決問題的方法。由于智能算法具有許多優(yōu)點，研究人員們在進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時使用智能算法搜索頻繁項目集，從而提取關(guān)聯(lián)規(guī)則。
　　 本文的研究工作主要包括以下幾個方面：
　　 (1)分析了正負關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念及挖掘算法，重點研究了挖掘負關(guān)聯(lián)規(guī)則時現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則衡量標準的不足之處，提出了一種新的衡量標準——有效標準，使用該標準可以同時挖掘正負關(guān)聯(lián)規(guī)則，剔除無效規(guī)則。實驗驗證了方法的有效性。
　　

4、 (2)構(gòu)造了一種基于文化算法和免疫克隆算法的正負關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，該算法將文化算法和免疫克隆算法相結(jié)合，新的衡量標準引入其中，同時得到正負關(guān)聯(lián)規(guī)則。實驗表明，該算法收斂速度快，并且得到有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
　　 (3)研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)原型的設(shè)計思路、主要功能，并設(shè)計了正負關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，應(yīng)用本文算法部分實現(xiàn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)原型的功能。建立科學(xué)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，利用挖掘算法的重用性和嵌入性，使算法與系統(tǒng)其他模塊有機結(jié)合。