改进的加权关联规则挖掘算法与应用

"改进的加权关联规则挖掘 (2009年) - 该文章提出了改进的加权关联规则的定义，详细介绍了其支持度、信任度、有意义度及支持界等概念，并设计了一种有效的算法进行挖掘，通过实例验证了算法的效能。主要关键词涉及数据挖掘、关联规则和决策支持系统。" 文章详细讨论了在数据挖掘领域的一个重要议题，即加权关联规则的改进。传统的关联规则挖掘方法通常假设所有项目在规则中的权重相同，而这种改进的方法则考虑了项目之间的差异性和重要性，使得在分析交易数据库时能够更准确地反映出特定项集的重要性。 首先，文章定义了加权关联规则。支持度是衡量规则在所有交易中出现频率的指标，而在加权关联规则中，这一概念被扩展为考虑了项的权重。这意味着，如果一个项的权重更高，即使它的出现次数相对较少，也可能被认为具有较高的支持度。 其次，信任度是衡量规则可靠性的度量，即遵循前件（规则左边）发生的条件下，后件（规则右边）发生的概率。在加权关联规则中，信任度也考虑了权重因素，以反映不同项对规则总体信任度的影响。 再者，有意义度是评估规则有趣程度的标准，这通常与支持度和信任度相结合。在改进的加权关联规则中，有意义度可能还包括对利润、影响力或其他业务相关因素的考量，以确保挖掘出的规则不仅统计上显著，而且在业务上也有价值。 此外，支持界是设定挖掘过程的阈值，用于过滤掉不满足最低支持度的规则。在加权关联规则的框架下，支持界可能根据项的权重动态调整，以确保重要项的规则即使在较低的支持度下也能被保留。 文章还提出了一种有效的算法来挖掘这些加权关联规则。这个算法可能包括预处理步骤，如计算项的权重，以及迭代过程来发现满足特定阈值的规则。通过具体的案例，作者展示了如何应用这个算法，并证明了它在识别和提取有价值规则方面的有效性。 这篇文章对于理解如何在数据挖掘中考虑项目权重提供了深入的见解，这对于处理那些需要重视特定项的场景，如促销活动或高利润商品分析，尤其有价值。这种方法能够帮助决策者在海量数据中找出更有意义的模式，从而提升决策支持系统的性能。