动态关联规则新定义：支持度与置信度计算方法

动态关联规则新定义是对传统关联规则挖掘方法的一种扩展和演变，它在处理动态数据流或实时数据时更具灵活性。在传统的关联规则中，我们关注的是在静态数据库中，项集X和Y之间的关系，例如它们的支持度（即出现频率）和置信度（即条件概率）。支持度衡量的是项集联合出现的概率，而置信度衡量的是在含有项集X的事务中，项集Y也出现的概率。 在动态关联规则中，情况有所不同。这里的支持度向量f(X U Y)i不再是固定的，而是根据数据子集Di的变化而变化。具体来说，f(X U Y)i表示项集X U Y在子集Di中出现的频数，而|Di|则是子集中的事务数。这个定义允许我们在实时数据流中跟踪规则的有效性，因为规则的支持度会随着数据的更新而动态调整。 新的支持度计算公式不再简单地基于整个数据集，而是基于每个子集的局部统计信息，这为处理大规模和实时数据提供了可能性。当应用于动态环境时，M（数据中的事务总数）在计算支持度时起到了关键作用，因为它提供了对整个数据分布的概览。 动态关联规则挖掘算法通常需要考虑更复杂的策略，比如多循环方式挖掘，它会在每次迭代中递归地寻找频繁项集；多层关联规则挖掘，处理多级关联；增量式更新挖掘，能够快速适应数据的增量变化；并行/分布式挖掘，利用现代硬件的并行能力提高效率；以及基于概念格的方法，将数据结构化以提高挖掘性能。 例如，Apriori算法在动态关联规则中可能被改进为Apriori-Dynamic，该算法不仅需要寻找频繁项集，还要实时更新这些频繁项集及其生成的关联规则。在动态环境中，算法可能会采用剪枝策略，避免不必要的计算，以保持高效性。 总结来说，动态关联规则扩展了关联规则研究的方向，不仅关注于静态数据中的规律，而且适应了数据流和实时分析的需求。这为数据分析提供了更全面的工具，尤其是在电子商务、社交媒体分析等领域，能够捕捉到瞬息万变的用户行为模式。