布尔时间序列关联规则挖掘新算法

"该文提出了一种面向布尔时间序列的关联规则挖掘算法，旨在解决传统关联规则挖掘在处理时间序列数据时对时间变化关联性的忽视。通过常量化表示布尔数据的时间属性，并结合聚类算法与关联分析，提高了规则的支持度，有效解决了布尔时间序列在关联规则挖掘中的时间值表示问题。在实际的中风病预后好转数据预测中验证了算法的效能。" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的分析方法，通常用于发现不同项目之间的频繁模式或关系。然而，当面对布尔时间序列数据时，传统的关联规则挖掘方法存在局限性。布尔时间序列数据是由一系列二进制值（真/假或1/0）组成，这些值代表某个事件在特定时间点是否发生。由于这些数据包含时间维度，传统的关联规则往往无法捕捉到同一事件在不同时间点上的动态变化关联。 针对这一问题，文章提出了一种创新的挖掘框架。首先，该算法利用常量化方法来表示布尔数据的时间属性，将时间信息融入到规则的支持度计算中。这种方法有助于识别和量化时间序列中事件的变化趋势和关联。接着，通过结合聚类算法，可以进一步提炼数据，找出相似的时间段或事件模式，这有助于发现潜在的隐藏关联。 关联分析是算法的核心部分，它用于找出支持度和置信度满足预设条件的规则。支持度衡量的是一个规则在所有时间序列中出现的频率，而置信度则表示在已知前件发生的条件下，后件发生的概率。在布尔时间序列中，这两个指标需要考虑时间因素，以确保找到的规则不仅频繁出现，而且具有时间上的相关性。 此外，为了验证新算法的有效性，作者将其应用于真实的中风病预后好转数据预测。中风病的预后是一个复杂的过程，涉及到多个因素的动态交互，这为测试算法提供了理想的场景。通过比较新算法挖掘出的规则与传统方法的差异，以及使用多种评价指标（如预测准确率、召回率等），结果显示新算法能够更有效地捕获时间序列中的关联，对于预后预测有显著的提升。 这种面向布尔时间序列的关联规则挖掘算法提供了一个新的视角来处理时间相关的数据，尤其是在医疗健康领域，对于理解疾病发展过程和预测未来状态具有重要价值。通过整合时间信息和聚类分析，该算法增强了关联规则的解释性和实用性，为时间序列数据的深度挖掘开辟了新的路径。