含負(fù)項(xiàng)目的一般化關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究.pdf

1、近年來，隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的普及以及數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，各個應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫中都積累了海量的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘分析和理解這些數(shù)據(jù)，揭示其中隱藏的有用信息成為當(dāng)前最為活躍的研究領(lǐng)域之一。其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要模式，具有重要的理論價值和廣泛的應(yīng)用前景。 關(guān)聯(lián)規(guī)則就數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的相關(guān)性來說，可以有正負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則之分。當(dāng)前，正關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘受到了廣泛的關(guān)注，而對于包含負(fù)屬性或負(fù)項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)規(guī)則并未給予足夠的重視。然而在很多應(yīng)用領(lǐng)域

2、中，事物的否定因素也是非常重要的信息來源，因此有必要研究事物負(fù)屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 論文基于傳統(tǒng)的正關(guān)聯(lián)規(guī)則和對新興的負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則定義的修改，提出了含負(fù)項(xiàng)目的一般化關(guān)聯(lián)規(guī)則?，F(xiàn)有的挖掘負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則以及含負(fù)項(xiàng)目的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法為數(shù)不多，而且本質(zhì)上都是基于Apriori思想的迭代算法，需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次掃描，同時生成大量的候選頻繁項(xiàng)集。論文提出一種新的挖掘含負(fù)項(xiàng)目的頻繁項(xiàng)集算法，即基于頻繁模式樹的算法。該算法借用FP_growth算法中

3、頻繁模式樹這種壓縮存儲事務(wù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過頻繁模式樹進(jìn)行模式擴(kuò)展，挖掘含負(fù)項(xiàng)目的頻繁項(xiàng)集。由于該算法的基本思想類似于FP_growth算法，因此具有無需多次掃描數(shù)據(jù)庫，不用生成大量候選項(xiàng)集的優(yōu)點(diǎn)。除此之外，該算法與直接使用FP_growth算法挖掘含負(fù)項(xiàng)目的頻繁項(xiàng)集算法相比，無需對原始數(shù)據(jù)庫進(jìn)行負(fù)項(xiàng)目的擴(kuò)展，也不用再構(gòu)造并銷毀額外的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，只需在原始的頻繁模式樹上修改，在時間和空間的開銷上都具有一定的優(yōu)勢。實(shí)驗(yàn)表明，論文提出的算法比現(xiàn)