改进的动态关联规则定义与挖掘：解决原定义缺陷

关联规则与动态关联规则是数据挖掘领域中的重要概念，它们主要应用于分析数据集中项集之间的关联性，以发现有趣的关系模式。原定义的不足在于，传统的关联规则支持度（S(XUY)i）和置信度（C(X UY)i）依赖于固定的基数（M和Sx），这使得它们无法准确反映在不同数据子集（Di）中这些关系的实际强度。 在原定义中，支持度S(XUY)i被定义为在D中的事务包含X和Y的频率除以总事务数M，当M保持不变时，这个度量仅表示频数，而非实际的支持度。置信度C(X UY)i则是S(XUY)i除以包含X的事务数Sx，这也类似地受到了固定值的影响，不能体现置信度的真实度量，因为它是前一量的简单比例。 为了克服这些局限，动态关联规则引入了新的定义，旨在更好地捕捉数据动态变化下的关联性。动态支持度可能考虑每个数据子集Di的特性，而不是全局的M值。而动态置信度可能考虑置信度随数据变化的情况，而非固定的Sx。从信息论角度看，这样的改进能够提供更丰富的信息，减少冗余度量。 动态关联规则挖掘算法通常包括多循环方式挖掘、多层关联规则挖掘、增量式更新挖掘、并行/分布式挖掘以及基于概念格的方法，这些算法针对数据的不同特性和需求，提高了挖掘效率和准确性。例如，多循环方式算法通过逐层扩展频繁项集来发现关联规则，而增量式方法可以在数据更新时快速检测新出现的规则。 布尔型和数值型、单层或多层、单维或多维是关联规则的分类方式，分别基于规则处理变量类型、数据抽象层次和数据维度。关联规则挖掘还可以扩展到相关分析、频繁模式挖掘和闭项集的发现，增强了规则发现的复杂性和适用性。 经典的关联规则挖掘算法如Apriori算法分为两个步骤：首先寻找所有的频繁项集，然后由这些频繁项集生成强关联规则。然而，对于动态关联规则，算法需要适应数据流或不断变化的数据环境，这可能涉及到实时更新频繁项集和规则的发现过程。 总结来说，原定义的关联规则和动态关联规则各有其局限性，后者通过引入新的度量和算法策略，提供了更符合实际场景的关联性分析。理解这些概念和算法对于数据挖掘工程师和分析师来说至关重要，因为他们需要选择合适的工具和技术来挖掘和解读复杂数据中的潜在关联模式。