数值关联规则挖掘算法研究

"这篇论文探讨了数值关联规则挖掘方法，主要关注如何处理和分析数值型属性数据以发现有意义的关联规则。作者提出了一个新的算法，该算法通过对数值属性值域进行划分，将其转换为逻辑属性，从而简化数值关联规则的挖掘过程。通过这种方式，可以挖掘出更具概括性和易于理解的关联规则。论文还介绍了一种用于寻找频繁项目集的搜索算法，并利用纵向数据库格式优化了计算项目集支持度的效率。关键词包括数据挖掘、关联规则、区间、最小支持度和最小可信度。" 基于网络的数值关联规则挖掘方法是数据挖掘领域的一个重要研究课题。关联规则挖掘通常用于发现交易数据中的模式，例如在超市购物中，购买尿布的人可能也会购买啤酒。当数据中的属性是逻辑型（如“是/否”）时，已有许多成熟的算法，如Apriori等。然而，处理数值型属性的数据（如价格、重量等）时，挖掘关联规则更为复杂。 论文作者提出的新算法旨在解决这一问题。他们利用数据自身的特性来确定数值属性的分割，将数值区间转化为逻辑属性，即所谓的“项目”。这种方法使得原本复杂的数值关系变得更容易理解和解释。通过这种方式转换，可以挖掘出更具有普遍性的规则，这些规则不仅在数值上成立，而且在逻辑上也具有意义。 此外，论文中还介绍了一个搜索频繁项目集的算法，这是挖掘关联规则的关键步骤。频繁项目集是指在数据集中频繁出现的属性组合。为了提高效率，论文采用了纵向数据库格式，这是一种数据组织方式，可以简化支持度的计算。支持度是衡量规则频繁程度的指标，表示规则涉及的项目集在所有交易中出现的比例。 最小支持度和最小可信度是挖掘关联规则时设定的两个阈值参数。最小支持度定义了一个规则必须在数据集中出现的最低频率，而最小可信度则衡量了规则的可靠性。这两个参数用来过滤掉不重要的或随机的规则，确保挖掘出的规则具有实际意义。 这篇论文提供了数值属性关联规则挖掘的新方法，有助于提升数据分析的效率和结果的解释性，对于网络数据分析、商业智能以及各种依赖于数据挖掘的决策支持系统具有重要的理论与实践价值。