多维关联规则挖掘：BUC算法解析及应用

"图8-6展示了BUC算法在处理表8-3时的运算结果，涉及多维关联规则挖掘的原理和步骤。" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的分析技术，它用于发现不同项目之间的有趣关系。在这个场景中，我们关注的是多维关联规则挖掘，这是一种扩展传统关联规则的方法，它可以处理包含结构化属性（如顾客的年龄、职业、收入）和非结构化属性（如购物篮中的商品）的多维事务数据库。 多维事务数据库的结构由ID、多个结构化属性（Ai）和一个项集（items）组成。挖掘过程包括两个主要阶段：一是挖掘维度信息的模式，二是从投影的子数据库中寻找频繁项集。例如，表8-3展示了一个具体的事务数据库实例，其中每一行代表一个事务，包含不同的维信息和项集。 为了挖掘多维模式（MD-模式），BUC（Beyer and Ramakrishnan的改进算法）被应用。这个算法以一种有序的方式遍历各个维度，以确定频繁出现的属性值组合。在表8-3的示例中，首先按照A1的值进行排序，接着在后续的维度中查找满足支持度阈值的模式。如果某个模式在所有维度上的支持度都大于或等于预设阈值（如2次），则认为它是频繁的MD-模式。 在BUC算法中，首先检查第一维A1，发现(a, *, *)是唯一满足条件的MD-模式。然后，算法继续对其他维度进行同样的处理，例如在A2和A3中查找可能的模式。最终，确定了MD-模式(a, *, m)和(*, 2, *)。图8-6显示了这些过程的结果。 一旦MD-模式被识别，接下来的步骤是在对应的MD-投影中挖掘频繁项集。这意味着对于每个MD-模式，会在与之相关的事务子集中寻找频繁项集。这是进一步分析这些模式的强度和重要性的关键步骤。 在更广泛的应用背景下，如WEB挖掘，关联规则也适用于理解网页间的链接结构，帮助发现有价值的网络路径或者用户行为模式。在Web环境中，由于数据量巨大且不断增长，关联规则挖掘有助于从海量信息中抽取出有价值的知识，从而提升搜索引擎的效果、个性化推荐系统以及网络内容管理。 多维关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，它利用BUC等算法在结构化和非结构化数据中寻找模式，以揭示隐藏的关系，这对于理解和利用复杂数据集的内在结构非常有价值。