Mining Multi-Dimensional Association • Single-dimensional rules: buys(X, “milk”) ⇒ buys(X, “bread”) • Multi-dimensional rules: ≥ 2 dimensions or predicates • Inter-dimension assoc. rules (no repeated predicates) age(X,”19-25”) ∧ occupation(X,“student”) ⇒ buys(X, “coke”) • hybrid-dimension assoc. rules (repeated predicates) age(X,”19-25”) ∧ buys(X, “popcorn”) ⇒ buys(X, “coke”) • Categorical Attributes: finite number of possible values, no ordering among values—data cube approach • Quantitative Attributes: Numeric, implicit ordering among values— discretization, clustering, and other approaches翻译解释

这段话是讨论多维关联挖掘的内容。在单维规则中，我们只考虑一个谓词，例如“买牛奶就买面包”。而在多维规则中，我们考虑两个或多个谓词之间的关联，例如“年龄在19-25岁且职业是学生的人会买可乐”。

在多维规则中，可以存在跨维度的关联规则，其中没有重复的谓词。而在混合维度关联规则中，可能存在重复的谓词。

在分类属性中，属性值是有限的，没有排序。可以使用数据立方体方法来处理。而在定量属性中，属性值是数字，有隐含的排序。可以使用离散化、聚类等方法来处理。

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你的问题是关于频繁模式挖掘的吗？这些主题确实是频繁模式挖掘领域的一些重要研究方向。频繁模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，它的目标是从数据集中挖掘出频繁出现的模式。这些模式可以帮助我们了解数据集的特征、规律和关系，从而对数据进行更深入的分析和理解。这些研究方向主要涉及到多维、多层次、序列和约束等方面的模式挖掘，以及对挖掘结果的压缩、探索和应用等方面的研究。