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    多數據庫中的間接關聯規(guī)則挖掘算法

    2016-11-07 18:04:42段巧靈李芬張莉
    軟件導刊 2016年9期
    關鍵詞:投票率數據挖掘

    段巧靈++李芬++張莉

    摘要:隨著多數據庫技術的快速發(fā)展,在多個數據庫中獲取有效信息顯得尤為重要。現有技術都是在一個數據庫中挖掘間接關聯規(guī)則。采用投票率作為規(guī)則興趣度量來提取全局間接關聯規(guī)則,并在此基礎上定義了相對支持度和方差來衡量間接規(guī)則的強度,以從多個數據庫中挖掘有效的間接關聯規(guī)則。最后通過實驗驗證了該方法的有效性。

    關鍵詞:間接關聯規(guī)則;數據挖掘;多數據庫;投票率

    DOIDOI:10.11907/rjdk.161920

    中圖分類號:TP312

    文獻標識碼:A文章編號文章編號:16727800(2016)009004902

    作者簡介作者簡介:段巧靈(1986-),女,湖南衡陽人,碩士,武漢晴川學院計算機學院助教,研究方向為數據挖掘、機器學習。

    0引言

    關聯規(guī)則作為數據挖掘的重要領域之一,由R Agrawal[1]在1993年首次提出。關聯規(guī)則是通過頻繁項集的挖掘來獲取的,卻忽略了其中的非頻繁項集。例如,在超市的商品交易中,如果數據項對(A,B)頻率非常低,但是(A,C)和(B,C)出現的頻率卻非常高,可稱為間接關聯規(guī)則[2],即(A,B)通過中間集C間接關聯。間接關聯規(guī)則提供了非常有價值的信息,可以應用在很多方面,如對文本的查詢進行分類、市場營銷、Web日志挖掘和股票分析等。

    目前,現有技術都是在單個數據庫中挖掘間接關聯規(guī)則。隨著多數據庫技術的快速發(fā)展,在多個數據庫中挖掘間接關聯規(guī)則顯得尤為重要[3]。本文致力于挖掘多數據庫中的間接關聯規(guī)則,即挖掘全局的間接關聯規(guī)則。使用投票率作為標準選取有效的全局間接關聯規(guī)則,并通過計算各個有效的間接規(guī)則的支持度方差對其進行排序,以供決策者使用。最后設計了相關算法,實驗結果證明了該算法的有效性。

    1相關工作

    1.1問題描述

    間接關聯規(guī)則是形如的一個表達式,其中A,B,MT,A∩B=Φ,項對(A,B)依賴中間項集M而存在,稱項對(A,B)通過中間集M間接關聯。挖掘間接關聯規(guī)則即找出滿足條件的中間項M:

    (1) sup(A,B)≤ts

    (2) sup(A,M)≥tf,sup(B,M)≥tf,dep(A,M)≥td,dep(B,M)≥td

    其中,dep(A,B)=P(A∩B)[]P(A)*P(B)表示項集之間依賴關系的強度,ts、tf、td分別稱為項對支持度閾值、中間集支持度閾值、依賴度閾值。通常設置tf≥ts。

    1.2間接關聯規(guī)則挖掘技術

    現行的間接關聯規(guī)則挖掘研究主要針對提高開發(fā)效率和擴展定義兩方面[46]。間接關聯規(guī)則是由P N Tan等在文獻[2]中首次提出。通過頻繁項集挖掘間接關聯規(guī)則,主要分為以下兩步:①用標準的頻繁項集挖掘算法獲取所有頻繁項集,如Apriori算法;②通過檢查由頻繁項集產生的候選關聯規(guī)則來發(fā)現有效的間接關聯規(guī)則。

    顯然,通過挖掘所有頻繁項集來獲取間接關聯規(guī)則非常費時。Wan在文獻[4]中提出了一種基于HIstruct的數據模型,通過HI-mine算法來提高間接關聯規(guī)則挖掘效率;Chen等在文獻[5]中考慮到數據項的生命周期,探索出一種新模式并用MGGrowth算法來挖掘間接關聯規(guī)則;Ouyang等在文獻[6]中考慮到不同角色在現實世界中的應用,提出一個間接的加權關聯規(guī)則模型來擴展間接關聯規(guī)則挖掘模型。

    2多數據庫中的間接關聯規(guī)則挖掘

    在多數據庫中挖掘有效的間接關聯規(guī)則主要包括以下3個步驟:①對多個數據庫使用聚類算法進行分類;②對每個數據庫進行間接關聯規(guī)則挖掘;③挖掘多個數據中的全局間接關聯規(guī)則。

    下文詳細闡述了多數據庫挖掘的第3個步驟。在科學研究及應用中,對于規(guī)則的選取可以采用投票來決定。一個規(guī)則投票數越多,則表示該規(guī)則可靠性越高。因此,多數據庫中的全局間接關聯規(guī)則是以投票率作為標準來挖掘的。

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