大型数据库中的关联规则挖掘：约束与应用

"大型数据库中的关联规则挖掘是一个关键的数据挖掘技术，主要目的是发现存在于大量数据中的有趣模式。报告由张荣祖于2001年11月28日给出，探讨了如何在大型数据库中有效地进行关联规则的挖掘，并强调了约束在这一过程中的重要性。" 关联规则挖掘是一种在数据库中寻找商品、事件或其他对象之间潜在关系的方法。例如，如果发现经常一起购买的商品对，可以帮助商家优化产品推荐或制定营销策略。在大型数据库中，由于数据量巨大，挖掘关联规则变得尤为复杂，因此引入约束可以提高效率并使结果更具针对性。 **基于约束的挖掘** 在数据挖掘过程中，约束的使用是必要的，因为它们帮助我们缩小搜索范围，避免无用的计算。常见的约束包括： 1. **知识类型约束**：规定我们感兴趣的特定知识类型，比如本例中关注的是关联规则。 2. **数据约束**：限制挖掘范围到特定的数据集，如特定地区（如温哥华1998年12月的销售记录）。 3. **维/层次约束**：根据维度或层次结构来限制分析，比如针对特定区域、价格、品牌或客户类别。 4. **规则约束**：定义规则的形式，如规则模板，例如单价低于10美元的交易可能导致总销售额超过200美元的规则。 5. **兴趣度约束**：设定规则的兴趣度阈值，例如支持度和置信度，确保挖掘出的规则不仅存在，而且有意义。 在给定的例子中，查询寻找1999年在上海浦东区居住的客户，他们在同一年购买了价格低于100美元和价格高于500美元的同一类别的商品，且这两项交易的支持度至少为1%，置信度至少为50%。另一个规则则展示了购买特定产品组合（如人口普查CD和MS Office）可能预示着客户会购买MS SQL Server。 **约束的分类** 约束可以分为两类： 1. **单调性约束**（monotone constraint）：增加一个项的支持度不会降低规则的支持度，这样的约束有助于简化搜索过程。 2. **反单调性约束**（anti-monotone constraint）：减少一个项的支持度不会增加规则的支持度，这在优化算法和剔除不满足条件的规则时非常有用。 通过应用这些约束，数据挖掘专家可以更高效地在大型数据库中挖掘出具有实际价值的关联规则，为业务决策提供有力依据。