基于目標(biāo)屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘.pdf

1、發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要方面,現(xiàn)已提出多種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,其中最著名的是R Agrawal提出的Apriori算法.Apriori算法屬于間接挖掘方式,其后提出的Apriori改進(jìn)算法或其它算法也屬于間接挖掘的算法,因此,很多人把關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘歸至間接數(shù)據(jù)挖掘一類.然而,在實(shí)際應(yīng)用中,考慮到不同商品各自特性的不同,對(duì)所有的商品設(shè)置統(tǒng)一的最小支持度并不合適,因此需要對(duì)不同商品設(shè)置不同的支持度,這一點(diǎn)采用間接挖掘方式是無(wú)法完成

2、的.另外,對(duì)于多層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及其概念分層的工作,也不適合間接挖掘.由此該文提出了屬于直接挖掘方式的基于目標(biāo)屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘.論文中提出了一個(gè)改進(jìn)自Apriori算法的基于目標(biāo)屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,這個(gè)算法對(duì)于不同目標(biāo)屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是相互獨(dú)立的,因此相比Apriori算法雖然會(huì)產(chǎn)生重復(fù)工作,但是引入并行計(jì)算以后,效率得到了大大的提高.通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析后得出結(jié)論,對(duì)于同樣的問(wèn)題,采用基于目標(biāo)屬性的挖掘方式,引入并行計(jì)算后,效率要比采用