扩展概念格算法：高效关联分类规则挖掘

"翟悦、郭文书和王立娟发表在《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》上的文章，提出了一种利用扩展概念格进行关联分类的新算法，旨在解决关联分类规则产生过程中候选规则过多导致效率低下的问题。他们通过频繁闭项集构建扩展概念格模型，并应用节点剪枝策略，提取出更少但更有效的分类规则，从而提高分类准确率。该算法在实际应用中表现出挖掘高质量、含关键信息的关联分类规则的能力，并能显著减少规则数量。" 在数据挖掘领域，关联规则学习是探索数据中项集之间隐藏关系的一种重要技术。通常，关联规则的生成过程会产生大量候选规则，这会极大地消耗计算资源和时间。针对这一问题，研究者们提出了利用扩展概念格来优化关联分类规则的获取过程。 扩展概念格是一种基于形式概念分析的数据结构，它能够简洁地表示数据集中的所有概念及其关系。在这个研究中，作者首先利用频繁闭项集构建概念格。频繁闭项集是满足最小支持度阈值并且在下闭包运算下封闭的项集，它们可以有效地代表数据集中频繁出现的模式。 新提出的算法通过构建基于频繁闭项集的概念格模型，然后应用特定的性质和定理对概念格的结点进行剪枝。剪枝策略减少了无效和冗余的规则，只保留那些对分类最有价值的规则。这样不仅降低了计算复杂性，还提高了规则的实用性。 实验结果显示，该算法成功地挖掘出了包含重要信息的高质量关联分类规则，并显著减少了规则的数量。相比于传统的关联分类算法，如Apriori、FP-Growth等，这个新方法在保持或提高分类准确率的同时，进一步优化了性能。 关键词中的“数据挖掘”指的是一系列发现数据中模式的过程，“频繁闭项集”是这个过程中用于寻找频繁模式的关键工具，“扩展概念格”是优化规则提取的数据结构，“关联分类规则”是数据挖掘中的目标，而“规则剪枝”是减少规则冗余和提升效率的策略。这篇文章的贡献在于提供了一个新的关联分类框架，通过扩展概念格和剪枝技术改进了规则挖掘的效率和质量。