OLAP支持下的多维关联规则挖掘技术探索

"基于OLAP的多维关联规则挖掘研究" 本文深入探讨了在OLAP（在线分析处理）环境中对多维关联规则的挖掘方法。OLAP技术是数据仓库中的核心部分，它支持用户对大数据集进行多角度、多层次的分析。多维关联规则则是一种在多维数据模型上寻找项集间关联性的知识发现工具，它以更直观的形式揭示数据间的复杂关系，例如在不同维度上的消费模式或行为习惯。 关联规则挖掘始于1993年，由R. Agrawal等人提出的Apriori算法是这一领域的里程碑。Apriori算法采用递归方式，从频繁项集的子集出发，逐步寻找满足最小支持度的频繁项集。然而，随着数据仓库和OLAP的广泛应用，传统关联规则挖掘方法在处理多维数据时遇到了效率问题，因为它们未能充分利用OLAP的特性，如立方体预计算和维度聚合。 为解决这个问题，本文提出了一种基于OLAP的多维关联规则挖掘方案。该方案利用OLAP的立方体结构，结合元规则（meta-rules）指导，有效减少了搜索空间，提高了挖掘效率。元规则是一种高层次的抽象，可以指导挖掘过程，避免无效的计算，同时保证挖掘出的概念层次合理，即规则的表达形式更符合用户的实际需求和理解。 具体来说，该方案首先对多维数据进行预处理，构建数据立方体，然后利用OLAP操作（如下钻、切片和旋转）来定位感兴趣的区域。接着，引入元规则，通过分析预定义的业务规则和用户偏好，指导挖掘过程，减少不相关的规则生成。最后，通过迭代和剪枝策略，找到满足支持度和置信度阈值的多维关联规则。 实验结果显示，这种基于OLAP的多维关联规则挖掘方案能有效地挖掘出用户真正关心的、概念层次清晰的规则，且效率高于传统的关联规则挖掘方法。这种方法在商业智能、市场分析、用户行为研究等领域有广泛的应用前景，可以帮助决策者从海量多维数据中提取有价值的信息，提升决策质量。 本文的研究工作强调了在OLAP环境下进行关联规则挖掘的重要性，并提出了一种创新的解决方案，这为未来多维数据挖掘提供了新的思路和技术支持。随着数据仓库和OLAP技术的持续发展，对这类高效、针对性强的挖掘方法的需求将持续增长。