多关系数据挖掘方法及其应用探索

"这篇论文探讨了多关系数据挖掘方法，这是一种超越传统单关系数据挖掘的技术，旨在从关系数据库的多个表中发现更有价值的模式。论文指出，多关系数据挖掘具有更强的信息表示能力和模式发现能力，并能利用背景知识提高挖掘效率和准确性。近年来，通过借鉴归纳逻辑程序设计（ILP）技术，已经发展出多种多关系数据挖掘方法，如关系关联规则挖掘和关系分类聚类。该研究由徐光美、杨炳儒、张伟和宁淑荣等人完成，属于国家科技成果重点推广计划项目的一部分。" 多关系数据挖掘（MRDM）是数据挖掘领域的一个重要分支，它扩展了传统的单表数据挖掘，允许分析者从多个相互关联的数据表中发现复杂的关系和模式。与单关系挖掘相比，MRDM能处理更复杂的数据结构，如多个实体之间的多对多关系，这在现实世界的数据库中很常见。MRDM技术的应用包括但不限于市场分析、社交网络分析和生物信息学等领域，这些领域通常涉及大量跨表的数据。 归纳逻辑程序设计（ILP）是MRDM方法的一个重要理论基础，它是一种自动推理方法，可以从示例数据中学习逻辑规则。ILP被用于MRDM，可以帮助构建能够描述多表间复杂关系的规则，从而提升挖掘的精确性和效率。ILP的引入使得数据挖掘过程更加灵活，能够处理不确定性和不完整性，并能够自适应地学习和改进规则。 关系关联规则挖掘是MRDM中的一个关键方法，它寻找不同表之间变量之间的关联规则。这些规则可以揭示隐藏的模式，比如购买特定商品的顾客也倾向于购买另一些商品。这样的信息对于市场营销策略的制定具有重要意义。 关系分类和聚类是另一种MRDM技术，它们分别用于预测和组织数据。关系分类通常涉及构建预测模型，根据多个表中的特征将数据实例分类到预定义的类别中。而关系聚类则是找出数据中的自然群体或类别，无需预先知道类别。这些方法在客户细分、风险评估和疾病诊断等方面都有应用。 基于距离的关系方法是另一种MRDM技术，它依赖于度量数据表中对象之间的相似性或距离。这种方法可以帮助识别那些在多个维度上都接近的记录，这对于识别模式、异常检测或推荐系统特别有用。 多关系数据挖掘通过整合和分析多个数据表中的信息，提供了一种强大的工具来理解和解释复杂的数据结构。这些方法的发展和应用，对于理解和优化业务流程、提高决策质量以及推动科学发现具有深远影响。