加權(quán)負關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究.pdf

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要分支，已經(jīng)引起很多學者的廣泛關(guān)注。本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)知識，尤其是關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，并介紹了基本概念及經(jīng)典的算法。 過去的研究往往認為數(shù)據(jù)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(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則。 另一方面，有時候我們關(guān)心的是數(shù)據(jù)庫中那些低頻率強相關(guān)的規(guī)則，即負關(guān)聯(lián)規(guī)則。由于在加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)

2、則的基礎(chǔ)上同時挖掘正負關(guān)聯(lián)規(guī)則，會產(chǎn)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(guān)性挖掘正負加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法：基于興趣度的加權(quán)正負關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法；基于卡方檢驗的加權(quán)正負關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。 當數(shù)據(jù)庫分布極不均勻時，上述對于關(guān)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(wù)采用不同的