大型数据库中的关联规则挖掘：频繁集生长过程与约束应用

"这篇资料主要探讨了在大型数据库中挖掘关联规则的过程，特别是频繁集的生长过程以及在挖掘过程中如何应用各种约束。" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的发现模式的技术，它从大规模数据库中寻找项集之间的有趣关联。关联规则通常用于市场篮子分析，以发现顾客购买商品之间的潜在联系。"频繁集"是关联规则的基础，指的是在数据集中出现次数超过预设支持度阈值的项集。 1. 频繁集的生长过程: - **性质**: 这个过程基于一个重要的性质，即如果一个模式α在给定的支持度阈值下是频繁的（即TDB|f），那么它的超集α ∪ f在相同的条件下也是频繁的。这一性质称为**向下封闭**（downward closure）性质，是挖掘算法效率的关键。 - **生长过程**: - 第一步，从数据库中找出最小频繁项集，即单个项目的频繁集。 - 接着，通过合并这些频繁项，生成更大的频繁项集。这通常通过构建候选项集并检查它们在数据库中的支持度来实现。 - 如果一个候选项集满足支持度阈值，那么它将被添加到频繁集，并用于生成更复杂的频繁集。这个过程是递归的，直到所有可能的频繁集都被找到。 2. 基于约束的挖掘: - **使用约束的必要性**: 在大型数据库中，为了提高效率和针对性，挖掘过程往往需要引入各种约束，以限制搜索空间或确保挖掘出的规则符合特定需求。 - **约束类型**: - **知识类型约束**：确定要寻找的知识类型，如关联规则、分类规则等。 - **数据约束**：限定数据集范围，例如特定时间、地点或特定客户群体的数据。 - **维/层次约束**：根据数据的维度或层次结构进行筛选，比如按地区、价格区间等。 - **规则约束**：定义规则的形式，比如规则的模板。 - **兴趣度约束**：设定规则的兴趣度阈值，如支持度和置信度，以过滤不重要的规则。 举例来说，一个具体的挖掘任务是寻找在1999年，居住在上海浦东地区的顾客购买单价小于100元的商品后，接着购买单价大于500元商品的关联规则。这个任务就包含了数据约束（时间、地区、价格）、兴趣度约束（支持度和置信度）和规则模板。 3. 约束的分类: - **单调性约束**：如果增加一个项到频繁集中不会使其变得不频繁，这种约束被称为单调性约束，如支持度。 - **反单调性约束**：如果减少一个项不会使原本不频繁的集变得频繁，如置信度。 以上所述，关联规则挖掘不仅涉及频繁集的识别，还涉及如何利用各种约束条件来定制和优化挖掘过程，以揭示数据中最有价值的信息。在这个过程中，算法的设计和优化至关重要，以处理大数据集时的效率和内存管理。