大型数据库中的关联规则挖掘：单调与反单调约束

"本资源主要探讨了在大型数据库中挖掘关联规则时，如何应用单调性和反单调性的规则约束。报告人是张荣祖，日期为2001年11月28日。内容涵盖了基于约束的数据挖掘，包括知识类型约束、数据约束、维/层次约束、规则约束和兴趣度约束，并特别强调了单调性和反单调性约束在挖掘过程中的作用。" 在数据挖掘中，尤其是在大规模数据库中寻找关联规则时，约束条件的运用至关重要。这些约束有助于缩小搜索空间，提高挖掘效率，同时确保挖掘结果符合特定需求。其中，单调性和反单调性约束是两种重要的规则约束类型。 单调性约束（monotone constraint）是指如果一个项集满足约束条件，那么它的任何超集也应当满足这个条件。例如，如果一个约束规定最小交易金额（min(S)）小于或等于某个值v，那么任何包含更多项目的集合（即超集）其交易金额也不会低于v。这种约束常用于确保挖掘的规则在增加项时不会失去有效性。 反单调性约束（anti-monotone constraint）则相反，它规定如果一个项集不满足约束，那么其任何超集也不可能满足该约束。例如，如果规则要求最小交易金额（min(S)）大于或等于v，那么任何不满足此条件的项集，其更大的集合也不能达到这一阈值。这种约束可以用于排除那些无法扩展到更大项集的有效规则。 在实际应用中，比如在AllElectronics的销售数据库中，我们可能会设定一些具体约束来挖掘关联规则。例如，我们可以寻找在1999年居住在上海浦东地区的客户，他们在购买单价不超过100元的商品后，又购买了单价不低于500元的商品，且这两类商品属于同一类别。这样的规则可以设定支持度阈值为1%，置信度阈值为50%。同时，还有其他类型的约束，如对特定区域、价格区间或品牌等的限制，这些都是为了更精确地提取出具有业务价值的关联规则。 单调性和反单调性约束是数据挖掘中控制规则生成的重要工具，它们帮助我们定制挖掘目标，避免无用的计算，提高挖掘质量。通过结合不同类型的约束，我们可以更有效地从海量数据中发现有价值的关联模式。