量化标准：正负关联规则的数据挖掘框架

"赵亮、萧德云和刘震涛在文章《用于挖掘正负关联规则的可量化标准》中探讨了传统关联规则数据挖掘方法的局限性，并提出了新的量化标准和挖掘框架。" 关联规则数据挖掘是数据分析领域的一个重要工具，通常基于支持度和支持信心这两个指标来发现数据集中频繁项集之间的关系。支持度衡量一个规则在数据集中出现的频率，而置信度则表示在所有满足前提条件的事务中，结论发生的概率。然而，这种传统的支持度-置信度框架存在一些缺陷。 首先，它无法有效地发现那些虽然满足最小支持度和最小置信度，但其前提和结论之间相互独立的规则。这样的规则可能在实际应用中并无太大价值，因为它们的出现并不一定带来预期的结果。其次，传统的框架无法区分正关联规则（即两个项目同时出现的概率增加）与负关联规则（即两个项目同时出现的概率减少）。在许多实际场景中，如市场篮子分析或社会调查，理解正负关联对于决策至关重要。 为了克服这些限制，作者提出了一种新的可量化标准，旨在评估关联规则的实质性关联程度，无论其是正向还是负向。这一标准可能考虑了规则的影响强度、相关性以及独立性等因素，以更全面地评估规则的有用性。在此基础上，他们构建了一个同时挖掘正负关联规则的框架。该框架可以应用于各种数据源，例如文中提到的调研问卷分析，帮助研究人员发现问卷答案之间的潜在关系，无论是积极的还是消极的。 通过这种方法，研究者可以更好地理解数据中的模式，比如在市场研究中，找出哪些商品的购买行为会促进其他商品的销售，或者哪些问题的回答可能预示着调查对象对特定主题的态度。这不仅可以提高数据挖掘的效率，还能提升分析结果的解释性和实用性，从而为决策提供更有力的支持。 这篇论文的贡献在于为关联规则挖掘提供了新的视角和方法，不仅能够捕捉到更复杂的关联模式，还能够处理具有相反方向的关系，这对于数据驱动的决策制定和研究有着重要的理论和实践意义。