2000年吉林工业大学：人工合成关联规则试验数据的算法与应用

本篇文章主要探讨了"关联规则试验数据的人工合成"这一主题，针对的是2000年发表在《吉林工业大学自烈科学学报》上的研究。作者程晓青和范森森提出了一种创新的算法，旨在生成人工实验数据，用于评估和测试关联规则挖掘算法在大规模数据集中的性能和可扩展性。这种方法特别适用于那些大型超市的事务数据库，因为它们通常包含大量数据，提取关联规则的需求对效率有着严格的要求。 算法的核心在于利用概率模型来模拟关键数据特性，如事务的长度、潜在强项集的长度以及项集的频度。这些特性反映了实际购物行为的统计特性，比如购物篮的平均大小、商品组合的常见模式等。通过这种方式，作者能够创建出具有多样性和代表性的数据集，不仅覆盖不同规模，还能反映不同购物行为的特性，从而更准确地测试算法在处理不同数据集时的性能表现。 关联规则是数据挖掘领域的一种重要工具，它寻找数据中项之间的频繁模式，如常见的商品组合。文章提到的基本概念包括支持度（一个规则被多少交易记录支持）和置信度（一个规则被支持项集支持的概率）。提取关联规则的目标是在满足用户指定的最小支持度和置信度阈值下，找出有意义的规则。 为了克服真实数据集测试的局限性，即只能验证特定情况下的效果且可能受数据噪声影响，人工合成数据的优势在于其可控性和普适性。IBM Almaden中心的数学模型为这种数据合成提供了理论基础，使得研究人员可以系统地控制数据生成过程，确保结果的可信度和一致性。 这篇文章的研究成果为评估和优化关联规则挖掘算法提供了重要的实验手段，对于理解和改进大数据环境下数据挖掘技术的性能评估具有重要意义。通过这种方法，研究人员可以更深入地理解算法在处理大规模数据集时的性能，从而推动关联规则挖掘技术的发展。