多剪枝概念格提升多源关联规则挖掘效率

本文主要探讨了关联规则挖掘在多数据源场景中的效率问题，针对现有方法存在的候选集庞大和数据库多次扫描导致效率低下的问题，作者提出了一种新的概念格挖掘框架——多剪枝概念格（Multi-Pruned Concept Lattice, MPCA）。论文的核心贡献在于： 1. 剪枝概念格的理论基础：研究了剪枝概念格中概念与频繁项集之间的关系，通过定义剪枝格上的导出频繁项集，将复杂的频繁模式搜索简化为对剪枝概念格的处理。 2. UMPCL算法的设计：设计了Union of Multiple Pruned Concept Lattices (UMPCL)算法，这是一种能够从多个数据源中挖掘接近全部关联规则的方法。通过频繁概念的构建，有效地减少了候选集的数量，提高了挖掘效率。 3. 剪枝策略：算法利用与全局支持度相等的局部支持度进行剪枝，即在子概念格中仅保留那些在局部环境中具有足够支持度的频繁项集，这有助于降低计算复杂性。 4. 全局规则提取：剪枝操作结束后，通过融合各个子剪枝格的结果，能够提取出全局的关联规则，确保挖掘出的规则具有较高的置信度和普遍性。 5. 有效性评估：论文还提供了理论分析和实验验证，证明了UMPCL算法在处理多数据源关联规则挖掘时的有效性和优越性，尤其是在大规模数据集和高维度模式下，其性能优势更为显著。 这篇2008年的论文为解决多数据源关联规则挖掘中的效率问题提供了一种创新的解决方案，通过剪枝概念格技术，不仅提高了挖掘速度，还保持了规则的准确性，对于实际的商业智能、数据挖掘和机器学习应用具有重要的实践价值。