基于分界思想的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法.pdf

1、關聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要問題，它在商業(yè)領域的成功應用，使它成為數(shù)據(jù)挖掘中最成熟、最主要的研究內容之一。關聯(lián)規(guī)則挖掘分為兩步：頻繁項集挖掘和利用這些頻繁項集產生強關聯(lián)規(guī)則。由于第一步決定著挖掘的整體性能，因此研究頻繁項集挖掘問題具有十分重要的意義。雖然事務數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存在于一定的環(huán)境中，如時間、地點和顧客等，但傳統(tǒng)的規(guī)則挖掘忽略了這些因素。而多維關聯(lián)規(guī)則能提供關于現(xiàn)實世界的更為有用的信息，因此其研究工作具有重要的實際意義和廣泛

2、的應用前景。 本文首先介紹了頻繁項集的寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索以及寬度和深度相結合的搜索挖掘算法，具體包括：Apfiofi、FP-growth、Eclat、上下分界、Diffset、RCFP和LR等。并以具體事務數(shù)據(jù)庫為例，介紹了后五種算法的存儲結構，對這些算法的存儲結構和建樹過程中的樹深度進行了分析比較。 其次，論文提出了基于分界思想和RCFP-tree的頻繁項集挖掘算法LR-RCFP，該算法借鑒了RCFP算法中頻繁

3、項集的壓縮存儲結構和LR算法中左右分界的思想。在UCI機器學習庫中的6個數(shù)據(jù)集上進行了實驗，實驗結果表明，LR-RCFP算法比Eclat、Diffset、上下分界、RCFP和LR算法高效，而且穩(wěn)定。 最后，論文在LR-RCFP算法的基礎上，提出了基于LR-RCFP算法的多維關聯(lián)規(guī)則挖掘算法--MLR-RCFP。該算法采用LR-RCFP算法挖掘頻繁項集，利用頻繁項集約束頻繁謂詞集和多維關聯(lián)規(guī)則的挖掘。在UCI機器學習庫中的6個數(shù)據(jù)