基于約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究.pdf

1、在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的過程中，通常采取“支持度-置信度”機(jī)制將規(guī)則排序輸出，但這樣會造成盲目挖掘，導(dǎo)致算法效率過低。并且在挖掘的過程中缺乏用戶的控制，其最終結(jié)果可能會產(chǎn)生大量無用且用戶不感興趣的規(guī)則，這就需要增加一定的約束條件限制規(guī)則的輸出。另外如何有效地利用其它學(xué)科中的成果，特別是智能算法中的人工免疫系統(tǒng)、遺傳算法促進(jìn)復(fù)雜約束條件下的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘也值得深入研究。因此本文主要對基于約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法展開研究。
　　本文針對項約束條件

2、，提出了一種基于索引機(jī)制的項約束關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法繼承了Separate算法中根據(jù)滿足約束條件長度的不同而分成三部分的原理，引入了約束過濾思想和索引機(jī)制。首先進(jìn)行項約束過濾使得符合項約束條件的項集數(shù)量大大減少。其次引入索引機(jī)制，在計算項集支持度時無需反復(fù)遍歷數(shù)據(jù)集，減少時間開銷。實驗表明，算法在處理支持度較小或者約束個數(shù)較少的情況下，能有效縮減數(shù)據(jù)規(guī)模，提高執(zhí)行效率。針對復(fù)雜約束條件，提出了一種基于免疫遺傳的復(fù)雜約束關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算