CNARM：一种带约束的高效负关联规则挖掘算法

"带约束的负关联规则挖掘算法 (2009年)" 是一篇福州大学学报(自然科学版)中的科研论文，作者是谢伙生和王闻。该研究针对现有的负关联规则挖掘算法存在的候选集数量过多的问题，提出了带约束的负关联规则概念，并设计了一种新的算法CNARM (Constrained Negative Association Rule Mining)。 负关联规则是数据挖掘领域的一个重要概念，它描述了在数据集中两个或多个项集之间的负相关性。通常，如果一个事件的发生会减少另一个事件发生的概率，我们就可以说存在负关联。然而，传统的关联规则挖掘算法在处理负关联规则时，候选集的生成可能导致大量的计算，尤其是在大数据集上，这限制了算法的效率和实用性。 CNARM算法的创新之处在于引入了约束条件，通过限制负关联规则中前后件（即规则的前提和结论）项目的数量来控制候选集的规模。这种方法有助于减少计算复杂度，提高挖掘效率。此外，算法还利用最大频繁模式的性质生成候选集，这是关联规则挖掘中的一个重要策略，可以有效地降低搜索空间。 论文中，作者对CNARM算法进行了理论分析，并通过实验验证了其有效性。实验结果表明，CNARM不仅能够有效地挖掘负关联规则，而且在挖掘效率方面表现优秀，能够满足用户的实际需求。 关键词包括：挖掘算法、负关联规则、支持度、置信度。这些关键词揭示了研究的核心内容，其中“支持度”和“置信度”是衡量关联规则强度的两个关键指标，它们在算法中用于评估规则的显著性和可信度。 中国分类号1691和文献标识码A表明这是一篇属于计算机科学领域的学术论文，具有一定的学术价值和参考意义。 这篇论文提供了一种解决负关联规则挖掘问题的新方法，通过引入约束条件和优化候选集生成策略，提高了算法的挖掘效率，对于理解和应用负关联规则挖掘具有重要的理论和实践价值。