无冗余关联规则挖掘：基于闭项集的方法提升理解与效率

本文主要探讨了一种针对关联规则挖掘领域中常见问题的解决方案——基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法，发表于2009年的《北京交通大学学报》第33卷第6期。在传统的关联规则挖掘过程中，由于生成大量的规则，往往导致结果难以理解和应用，特别是当规则数量达到数千甚至数万时，这成为了一个挑战。为此，研究者提出了一个新的思路，即通过限制关联规则的冗余性，来简化和优化挖掘过程。 首先，论文对无冗余关联规则进行了定义，这一定义是基于闭项集的，即规则中的项集不包含其超集作为子集。这个概念的提出是基于规则信任度的考虑，旨在确保挖掘出的规则具有更高的实质性和有效性。作者通过解释规则信任度的重要性，论证了无冗余关联规则定义的合理性。 接着，研究者进一步扩展了理论框架，引入了无冗余最小-最大精确规则基和无冗余最小-最大近似规则基的概念。这些规则基提供了更精细的挖掘结构，通过讨论它们的剪枝策略，可以减少不必要的计算，提高挖掘效率。剪枝策略在这里起到了关键作用，它在保持挖掘结果准确性的同时，有效地控制了规则库的大小。 论文还深入探讨了生成子的性质以及连接策略，这是无冗余关联规则挖掘的基础。通过对生成子的研究，作者明确了哪些规则组合是有意义的，而哪些则可以被排除，从而避免了冗余规则的产生。连接策略的选择直接影响到挖掘过程的效率，宽度优先搜索算法在此文中得到了应用，结合包含索引，使得算法在处理大规模数据时更为高效。 实验结果显示，所提出的无冗余关联规则挖掘算法显著地减少了冗余规则的数量，提高了挖掘结果的可理解性和实用性。此外，与传统方法相比，它在保持挖掘效果的同时，具有更高的挖掘效率，这对于实际的数据分析和决策支持系统具有重要意义。 这篇论文提供了一种创新的方法来解决关联规则挖掘中的冗余问题，为数据分析领域提供了一种新的有效工具，对于提升数据挖掘的效率和质量具有重要的理论价值和实践指导意义。