关联规则生成的改进算法：基于相关性的有效性提升

本文档主要探讨了"基于相关性精简关联规则生成算法"，发表于2007年的江苏科技大学学报（自然科学版），由方伍元、陆介平和轩志远三位作者共同完成。在传统的数据挖掘方法中，关联规则挖掘算法主要依赖于支持度和置信度这两个指标来评估规则的有效性。然而，这种仅依据数量统计的方法忽视了规则之间的内在联系，导致产生了大量的冗余和无效规则。 针对这一问题，作者提出了一个创新的算法，即通过引入"相关性"这个新的度量标准来优化关联规则的生成过程。相关性不仅考虑了规则中的频繁项集，还考虑了这些项集组合在一起时对目标变量的影响程度，这有助于筛选出更具代表性和预测力的规则。算法的优势在于它能够在保持传统支持度置信度算法优点的同时，提高规则的质量，减少冗余，从而提升数据挖掘结果的实用性和有效性。 实验结果显示，该算法在实际应用中表现出了显著的优势，有效地减少了无效规则的数量，提高了关联规则挖掘的效率。这对于那些需要处理大规模数据集，或者希望提取出更具洞察力的模式发现任务来说，具有重要的实际意义。因此，这项研究对于改进数据挖掘技术，特别是在减少规则噪音和提高预测准确性方面，提供了有价值的新思路和方法。 关键词：数据挖掘、关联规则、有效性、相关度。论文的研究成果可以应用于多个领域，如市场分析、用户行为预测、推荐系统等，帮助决策者更好地理解和利用数据中的潜在关系。这篇文章对于提升关联规则挖掘的理论与实践水平有着积极的推动作用。