基本关联规则模型：一种无损精简方法

"一种精简的关联规则表示模型，旨在解决关联规则之间的冗余性问题，通过提出基本关联规则，构建无损的精简关联规则集合，该集合是原始规则的子集，能完全恢复原集合。该模型具有更高的紧致度，避免了信息丢失和复杂的恢复算法。" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的分析工具，它从大量数据中发现项集之间的频繁模式。然而，随着数据量的增长，关联规则的数量会急剧增加，导致存储和处理的难度增大。为了解决这个问题，研究者们提出了多种关联规则的精简表示模型，以减少冗余和提高效率。尽管已有工作取得了一定进展，但仍然存在紧致度不足、信息丢失或者恢复算法复杂等问题。 本文介绍的是一种新的精简关联规则表示模型，称为基本关联规则模型。这个模型的核心思想是定义一种包含更丰富关联信息的基础规则，这些基础规则可以作为构建整个关联规则集合的基础。通过这种模型，可以构建一个无损的精简关联规则集合，该集合是原始关联规则集合的子集，而且能够通过这个子集完全恢复出原始的规则集合，避免了信息的丢失。 为了实现这一目标，作者首先给出了基本关联规则的定义，然后证明了该模型的几个关键性质，包括其紧致性和可恢复性。这些性质确保了模型的有效性和实用性。此外，作者还设计了一种挖掘算法，用于从数据中有效地发现基本关联规则，从而构建精简的规则集合。 实验结果证实，基本关联规则模型相比于现有的关联规则精简模型，具有更高的紧致度。这意味着在保持同样信息量的情况下，该模型占用更少的存储空间，且处理速度更快，这对于大数据环境下的关联规则挖掘尤其有利。 关键词：关联规则、精简表示、基本关联规则 此项研究对于关联规则挖掘领域的理论发展和技术应用具有重要意义，它为处理大规模数据集中的关联规则问题提供了新的思路和方法，有望改善现有数据挖掘系统的性能。同时，这种方法对于后续的数据分析和决策支持系统也有着重要的参考价值。