多关系关联规则挖掘：框架与算法综述

邢冬丽的论文《多关系关联规则的挖掘》深入探讨了在当前信息爆炸的时代背景下，数据挖掘技术尤其是关联规则挖掘的重要性和挑战。论文首先重新定义和总结了多关系关联规则的概念，强调了在实际应用中，由于数据通常分散存储在多个关系数据库表中，单表数据挖掘算法已不能满足需求，因此多关系数据挖掘成为研究热点。 文章的核心内容包括了一个针对多关系关联规则挖掘的框架设计，这个框架考虑到了实际数据的复杂性，可能涉及到不同类型的数据库连接和数据转换。作者将现有算法进行了分类，涵盖了如Apriori算法（层次型生成频繁项集的典型），FP-growth算法（采用树形结构避免生成候选集的高效方法），CHARM算法（垂直结构挖掘频繁闭合模式），以及CARPENTER算法（通过转置表格进行闭合模式发现）等多种挖掘策略。 论文深入剖析了这些代表性算法的工作原理、优缺点及适用场景，强调了它们在挖掘过程中的关键步骤，例如Apriori算法的频繁集生成，FP-growth算法的高效数据结构，以及CHARM和CARPENTER如何利用特定结构以减少计算复杂性。此外，还讨论了ILP技术（Integer Linear Programming）在多关系关联规则挖掘中的潜在应用，表明它可能是解决复杂约束条件下的有效工具。 邢冬丽在论文中指出，尽管当前的多关系关联规则挖掘算法在处理多表数据时表现出了优势，但仍存在进一步改进的空间，例如在效率、可扩展性和模型解释性等方面。因此，未来的研究方向可能集中在算法优化、分布式计算和深度学习等技术的融合上，以更好地挖掘出隐藏在多关系数据中的深层次知识和模式。 这篇论文为理解多关系关联规则的挖掘提供了全面的视角，不仅概述了现有技术，还为研究人员和实践者提供了关于如何应对多表数据挑战的实用指导，对于推动数据挖掘技术在更广泛的领域，如商业智能、医疗健康和社交网络分析等，具有重要的参考价值。