DMX在关联规则挖掘中的应用实践

"关联规则挖掘的DMX实现，曹钦，梁山，范敏，重庆大学自动化学院，通过DMX（数据挖掘扩展）实现对关系数据库的直接挖掘，介绍OLE DB for DM规范下的挖掘步骤和基于DMX的约束关联规则分析方法。" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，它能揭示存在于大规模数据集中的项之间的有趣关系。DMX，全称为Data Mining Extensions，是一种由OLE DB for DM规范支持的数据挖掘查询语言，旨在解决数据挖掘过程中的标准化问题，使得系统可以直接对关系数据库进行挖掘，无需先进行数据转换。 OLE DB for DM是微软提出的一个接口规范，它允许应用程序与数据挖掘服务进行交互，提供了统一的访问接口，使得数据挖掘操作更为便捷和高效。DMX作为其扩展，提供了构建、训练和查询数据挖掘模型的语法，使得用户可以更直观地定义和执行挖掘任务。 在关联规则挖掘中，DMX可以用来创建、训练和查询模型。例如，使用DMX语句可以定义一个关联规则模型，这个模型会寻找数据集中频繁出现的项集及其关联性。模型训练阶段，DMX可以处理数据，找出满足特定置信度和提升度阈值的关联规则。而在模型内容查询阶段，可以通过在DMX语句中加入约束条件，来定制查询结果，确保返回的规则符合特定的业务需求。 DMX的引入解决了数据挖掘中的几个关键问题。首先，它促进了数据挖掘结果与应用系统的集成，使得分析结果可以更好地服务于决策过程。其次，DMX提供了一种通用的语言，跨越了不同挖掘技术和算法的界限，增强了它们之间的互操作性。最后，由于DMX直接作用于关系数据库，避免了数据抽取和转换的额外步骤，提高了效率。 尽管在数据挖掘查询语言领域已有如DMQL、PMML和CRIST等尝试，但DMX因其与OLE DB for DM的结合，成为了实际应用中更常见和实用的选择，尤其是在商业环境中。通过使用DMX，数据挖掘过程变得更加开放和直观，有助于推动数据挖掘技术的标准化发展。 总结来说，DMX是数据挖掘领域的一个重要工具，它通过OLE DB for DM规范实现了对关系数据库的直接挖掘，并为关联规则分析提供了一套完整的语言框架，简化了数据挖掘的流程，提升了挖掘效率和结果的实用性。随着数据科学的不断发展，DMX将继续在数据驱动的决策支持系统中发挥关键作用。