加权正负关联规则挖掘：基于项权值变化与SCCI框架

"基于项权值变化和SCCI框架的加权正负关联规则挖掘" 本文是一篇研究论文，探讨了在动态项权值变化环境下的加权正负关联规则挖掘问题。作者提出了一个新的数据模型来形式化表示项权值的变化，并在此基础上构建了一种名为SCCI（Support-Confidence-Correlation-Interest）的评价框架，用于加权项集的剪枝策略和模式评估。SCCI框架结合了支持度、置信度、相关性和兴趣度四个指标，以更全面地衡量关联规则的有效性和价值。 在传统的关联规则挖掘中，项集的支持度和置信度是主要的评估标准，但在面对权值变化的数据时，这些标准可能不足以捕获数据的全部信息。因此，作者引入了项权值的变化这一关键因素，设计了一种新的剪枝方法，旨在通过简单计算和比较项集的权值，有效地挖掘出在权值变化背景下仍然保持稳定的加权正负关联规则。 加权正负关联规则不仅考虑了项集的支持度和置信度，还考虑了权值变化带来的影响，可以发现那些在常规方法下可能会被忽视的有趣模式。实验结果显示，提出的算法能显著减少候选项集的数量，降低挖掘时间，同时避免挖掘出无效的关联模式，其挖掘效率优于现有的同类算法。这为处理权值变化的加权负模式挖掘提供了一个有效解决方案。 关键词：数据挖掘、加权关联模式、正负关联规则、频繁项集 这篇研究的重要性在于它解决了在动态环境中进行关联规则挖掘的挑战，尤其是在权重不断变化的情况下，能够提取出更有意义的关联规则，对于商业智能、市场分析、网络行为分析等领域具有重要的应用价值。通过SCCI框架，研究人员和实践者可以更好地理解和利用数据中的潜在关系，从而做出更准确的预测和决策。