关联规则挖掘的匹配度方法

【资源摘要信息】: "关联规则挖掘方法的改进 (2006年)"，这篇论文主要探讨了数据挖掘领域中的关联规则挖掘问题，作者提出了一个新的衡量标准——匹配度方法，以替代传统的置信度，旨在提高规则的相关性和减少冗余规则的生成。 【正文】: 关联规则挖掘是数据挖掘中的核心任务，它旨在从大规模交易数据中发现项集之间的有趣关系。例如，在零售业中，这种关系可能揭示消费者的购物习惯，比如“买了尿布的顾客往往也会买啤酒”。传统上，关联规则的挖掘基于两个关键指标：支持度和支持度-置信度框架。 支持度衡量了一个项集在所有交易中出现的频率，而置信度则表示在满足前件（即项集X）的交易中，同时满足后件（即项集Y）的概率。然而，置信度有时可能会导致不准确的规则，因为它忽略了前件和后件之间的相关性。 论文中，作者伊卫国、卫金茂和王名扬深入分析了置信度的局限性，并提出了一种名为匹配度的新方法。匹配度方法旨在更全面地考虑项集间的相关性，通过比较前件和后件的相似性来评估规则的质量。这种方法能够生成更具有实质性意义的规则，因为它们的前件和后件之间具有更高的相关性。 为了验证匹配度方法的有效性，论文对比了匹配度生成的规则与基于支持度和置信度的规则。实验结果显示，匹配度方法显著减少了冗余规则的产生，这有助于提高挖掘效率并减少后续分析的复杂性。此外，这种方法还能够帮助发现更有价值的关联模式，比如那些在传统方法下可能被忽视的弱关联。 通过匹配度方法，研究者可以更好地理解数据集中的隐藏结构，这对于市场营销策略、客户细分、产品推荐等应用具有重要意义。在实际操作中，匹配度可以作为挖掘关联规则时的一个补充或替代标准，以提高挖掘的精确性和实用性。 这篇论文对于关联规则挖掘领域的理论发展和实践应用都有重要贡献。它提醒我们在处理大量数据时，不应仅依赖单一的衡量标准，而应探索更全面、更有效的评估方式来揭示数据的深层信息。通过这种方法，我们可以更好地利用数据，以支持决策制定和业务优化。