基于支持—置信框架理論的有趣關聯規(guī)則的研究.pdf

1、近年來,隨著計算機技術和信息技術的發(fā)展以及數據庫的廣泛應用,數據挖掘已經成為機器學習、人工智能、數據庫等領域的研究熱點.其中,關聯規(guī)則在商業(yè)中的廣泛應用使得它成為數據挖掘中最活躍的研究方向之一.在關聯規(guī)則挖掘中,挖掘過程可以分為兩個子問題:一是產生大項目集;二是產生強關聯規(guī)則.對于第二個問題,目前的研究不太多,主要原因是忽視了一個問題,就是在產生強關聯規(guī)則的同時,這些規(guī)則也必須是有趣的.通過關聯規(guī)則挖掘,從大型數據庫中發(fā)現了大量規(guī)則,如

2、何選取有趣規(guī)則,是知識發(fā)現的重要內容.目前大多數的算法通常利用支持度和置信度來限定規(guī)則的強度.但在實際應用中僅考慮支持度和置信度是不夠的,因為這些強規(guī)則并不一定都是對用戶有用或者說是有趣的規(guī)則,它們中有的甚至是誤導的.而我們的目的是找出決策的用戶感興趣的規(guī)則,所以對于關聯規(guī)則挖掘中許多規(guī)則是無趣甚至是誤導的情況,文中首先對其作了分析,針對項目集中可能出現的項目間的獨立和負相關的情況,文中引入了概率論的統(tǒng)計相關概念,并在它的基礎上定義了有