优化关联规则挖掘：多值属性处理与聚类算法

"这篇论文探讨了在处理具有多值属性的关系数据时进行关联规则挖掘的特殊性和挑战，并提出了一种优化的挖掘方法。该方法通过数据整理和数值编码来改进关联规则挖掘算法，首先对数据属性进行分类和编码，然后利用聚类技术处理数据，接着在聚类结果中寻找频繁项目集，最后应用聚类后关联规则的快速更新算法来提取关联规则。实验证明，这种方法相比传统算法更有效率。" 本文主要关注的是多值属性数据的处理和关联规则挖掘，这是一个在数据挖掘领域中的重要课题。多值属性是指一个对象可能拥有不止一个值的属性，这在现实世界的许多数据集中很常见，如客户可能有多个兴趣标签、产品可能有多种特性等。处理这类数据时，传统的关联规则挖掘算法可能会遇到效率和准确性问题。 论文中提出的优化策略首先是对数据属性进行分类，依据它们在挖掘算法中的角色，对这些属性进行适当的转换和数值编码。数值编码是一种将非数值属性转化为数值的方法，便于计算机处理和算法计算。这样的预处理步骤可以提高算法的运行效率，同时降低数据复杂性。 接下来，作者采用了聚类分析作为预处理步骤。聚类是无监督学习的一种，通过将相似的数据项聚集在一起，可以减少数据的维度并揭示隐藏的结构。在聚类后的数据上寻找频繁项目集，可以减少搜索空间，从而提高算法的效率。频繁项目集是关联规则挖掘的基础，它代表了在数据集中频繁出现的项集。 最后，论文介绍了一种聚类后关联规则的快速更新算法，这种算法能够高效地从聚类结果中提取出满足最小支持度和置信度的关联规则。相比于传统的Apriori或其他关联规则挖掘算法，这种方法能更快地发现有意义的规则，同时减少了计算资源的消耗。 实验结果证实了该方法的有效性，它在处理多值属性数据时展现出更高的效率。这对于大数据环境下的关联规则挖掘具有重要的实践意义，特别是在需要快速响应和高效率分析的场景下，如市场营销、推荐系统和业务智能等领域。 关键词聚焦于“聚类”、“关联规则”和“数值编码”，强调了这三个概念在解决多值属性数据处理问题中的核心作用。通过综合运用这些技术，研究者能够更有效地挖掘隐藏在复杂数据中的模式和规律，为决策提供有力的支持。