大型数据库中的约束挖掘：关联规则与兴趣度衡量

本资料主要探讨了在大型数据库中挖掘关联规则时如何应用简洁性约束，通过具体的例子和约束类型进行了深入解析。 在数据挖掘领域，特别是在关联规则的发现过程中，简洁性约束是至关重要的。这些约束帮助我们从海量数据中提取出有意义、可理解且实用的模式。关联规则通常表示为“如果事件A发生，那么事件B也有可能发生”，其中A和B可以是商品、行为或其他感兴趣的项集。简洁性约束确保我们得到的规则具有较高的价值和实用性，避免过多的冗余规则。 描述中列举了多种类型的简洁性约束，包括： 1. **支持度约束**（Support Constraint）：如`min(S) ≤ v`，`min(S) ≥ v`，`min(S) = v`，这些约束规定了项集S在所有交易中出现的最小频率。 2. **置信度约束**（Confidence Constraint）：如`max(S) ≤ v`，`max(S) ≥ v`，`max(S) = v`，这些约束定义了规则发生的概率。 3. **计数约束**（Count Constraint）：`count(S) ≤ v`，`count(S) ≥ v`，`count(S) = v`，用于限制项集S在数据集中出现的次数。 4. **总和约束**（Sum Constraint）：`sum(S) ≤ v`，`sum(S) ≥ v`，`sum(S) = v`，根据项集S内元素的数值总和设置约束。 5. **平均值约束**（Average Constraint）：`avg(S) = v`，`avg(S) ≤ v`，`avg(S) ≥ v`，根据项集S内元素的平均值设定条件。 这些约束在实际应用中各有其优缺点。例如，支持度和置信度约束对于挖掘频繁项集和高可信度规则至关重要，但它们可能无法处理某些特定场景，如兴趣度约束（Interest Measure Constraint）和反单调性约束。兴趣度约束允许我们设置规则的最低有趣程度，而反单调性约束则用于优化挖掘过程，减少搜索空间。 在6.6.1节中，报告人张荣祖通过一个实例展示了基于约束的挖掘过程。在这个例子中，寻找的是在1999年，居住在浦东地区的顾客购买单价不超过100元的商品，同时触发了总价超过500元的交易。通过设置支持度阈值为1%和置信度阈值为50%，我们可以确保挖掘出的规则不仅频繁而且具有一定的可信度。 在6.6.2节中，介绍了约束的分类，包括单调性和反单调性约束。单调性约束意味着增加项集的支持度不会降低规则的满足度，而反单调性约束则相反，增加项集的支持度可能会导致规则不再满足条件。这些分类有助于设计更有效的挖掘算法。 简洁性约束在大型数据库的关联规则挖掘中扮演着核心角色，它们帮助我们从复杂的数据中提炼出有价值的规律，同时通过各种约束条件确保挖掘结果的质量和实用性。