基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法

摘 要 在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法是較為重要的一個(gè)課題，是我國(guó)信息技術(shù)領(lǐng)域的熱門研究課題?；诖?，本文從數(shù)據(jù)挖掘算法入手，對(duì)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行了分析，將這一算法的原理作為基礎(chǔ)，提出了提高數(shù)據(jù)挖掘算法概率的改進(jìn)措施，意在提高數(shù)據(jù)挖掘算法的處理效果，使其應(yīng)用于更多領(lǐng)域中。

【關(guān)鍵詞】關(guān)聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)挖掘算法 反饋機(jī)制

在基于關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法中，有很多算法，比如Apriori算法、完全頻繁項(xiàng)集挖掘算法以及Patition算法等。但是這些算法需要大量的候選集，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘的效率比較低。近些年來，很多研究學(xué)者都對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法效率的提升進(jìn)行了分析研究，也取得了一定的成效，然而就改進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法來說，存在著各自的優(yōu)缺點(diǎn)。因此，仍舊需要加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法的分析和研究。

1 數(shù)據(jù)挖掘算法概述

作為一種先進(jìn)的信息處理技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有非常高的商業(yè)價(jià)值，該技術(shù)可以幫助人們改變傳統(tǒng)的聯(lián)機(jī)查詢，而是將數(shù)據(jù)的應(yīng)用提升到?jīng)Q策分析預(yù)測(cè)等方面。常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括規(guī)則歸納、支持向量、模糊集以及統(tǒng)計(jì)方法這四個(gè)特點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的挖掘方法非常多，比如，當(dāng)代數(shù)學(xué)分析法、證據(jù)理論法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)以及遺傳算法等；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用對(duì)象也比較廣泛，比如，空間數(shù)據(jù)庫(kù)、事態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)以及遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)等。

2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法分析

2.1 算法的原理

在多種數(shù)據(jù)挖掘算法中，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法是最基本的算法之一，這種算法的適用性和可操作性都比較強(qiáng)，而且十分簡(jiǎn)單。具體原理如下：首先進(jìn)行數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻率支持度和關(guān)聯(lián)規(guī)則可信度的設(shè)定，然后通過特定的算法在已知的數(shù)據(jù)中找到滿足支持度要求的頻繁項(xiàng)集，并在該項(xiàng)集中應(yīng)用剪枝等多種策略來獲取滿足可信度要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法中，頻繁項(xiàng)集的確定是重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。

2.2 算法的改進(jìn)

2.2.1 實(shí)現(xiàn)機(jī)制

在以前對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘算法的分析中，很多研究學(xué)者都將關(guān)注點(diǎn)房子阿勒數(shù)據(jù)挖掘模型和相關(guān)算法之上，但是從這一角度分析得出的結(jié)果較為孤立，數(shù)據(jù)處理的效果不是很理想。隨著研究的深入，專家學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法分析的過程中，不僅要對(duì)算法進(jìn)行研究，更要制定相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，這樣能夠?qū)⑼诰蛴?jì)劃真正轉(zhuǎn)變成對(duì)系統(tǒng)工作的控制，從而使挖掘項(xiàng)目取得較為理想的數(shù)據(jù)處理效果。與此同時(shí)，在進(jìn)行挖掘算法的過程中，相關(guān)人員需要嚴(yán)格按照計(jì)算流程，這樣才能確保挖掘任務(wù)的準(zhǔn)確完成。

2.2.2 反饋機(jī)制

數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算會(huì)受到很多因素的影響，有些因素比較難控制，從而使挖掘算法的數(shù)據(jù)處理結(jié)果具有一定的不可預(yù)測(cè)性。因此，需要為數(shù)據(jù)挖掘算法制定相應(yīng)的反饋機(jī)制，通過這一機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)處理結(jié)果的驗(yàn)證，還可以根據(jù)驗(yàn)證的狀況對(duì)結(jié)果進(jìn)行修正。在反饋機(jī)制反饋的過程中，不僅需要確保所挖掘數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，更要確保這些數(shù)據(jù)是用戶重點(diǎn)關(guān)注的。這就需要對(duì)算法中的問題進(jìn)行約束，從而保證數(shù)據(jù)挖掘算法能夠滿足用戶的需求。

2.2.3 約束機(jī)制

在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘算法的使用中，非常容易出現(xiàn)如下問題：計(jì)算人員會(huì)將重點(diǎn)放在系統(tǒng)處理中存在的問題，卻忽視了系統(tǒng)規(guī)模的控制，從而阻礙挖掘算法的有效應(yīng)用，使問題的解決過程更加困難，因此，需要構(gòu)建相應(yīng)的約束機(jī)制。在對(duì)挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行約束時(shí)，要對(duì)系統(tǒng)采取增量式擴(kuò)充措施，根據(jù)用戶的實(shí)際需求來明確數(shù)據(jù)挖掘算法的目標(biāo)，按照相關(guān)的約束參數(shù)，對(duì)需要解決的問題進(jìn)行實(shí)施驗(yàn)證，如果驗(yàn)證過程中明確了相關(guān)的數(shù)值之后，就能夠通過實(shí)驗(yàn)的交互式輸入來獲取較優(yōu)值，這種約束機(jī)制可以用于數(shù)據(jù)挖掘算法的全過程。與此同時(shí)，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的時(shí)候，需要正確設(shè)置約束的個(gè)數(shù)，從而提高數(shù)據(jù)挖掘處理結(jié)果的準(zhǔn)確性，還能夠保證數(shù)據(jù)的規(guī)模，而且約束機(jī)制的應(yīng)用還能夠簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘算法。

在進(jìn)行約束類型的選擇時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠通過一次數(shù)據(jù)庫(kù)掃描挖掘算法，在減少I/O個(gè)數(shù)的前提下，提升數(shù)據(jù)量，從而提高計(jì)算機(jī)內(nèi)存的占用量。因此，在數(shù)據(jù)挖掘算法中，還要注重ISS容量控制，以此來減少CPU的占用量。相關(guān)人員可以對(duì)數(shù)據(jù)采取分批處理措施，以此來組織相關(guān)數(shù)據(jù)，改善數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，從而使數(shù)據(jù)形成獨(dú)立的關(guān)聯(lián)規(guī)則，在降低CPU的同時(shí)，提高數(shù)據(jù)挖掘算法的準(zhǔn)確性。

3 結(jié)論

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘算法能夠從大量的數(shù)據(jù)中找到有價(jià)值的信息，從而解決相關(guān)問題。分析可得，通過本文的分析可知，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法需要構(gòu)建相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制、反饋機(jī)制以及約束機(jī)制，這樣才能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘算法，提高算法處理數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和效率，從而使數(shù)據(jù)挖掘算法能夠獲得進(jìn)一步的應(yīng)用。希望本文能夠?yàn)橄嚓P(guān)人員探究基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法提供參考。

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作者簡(jiǎn)介

胡濤（1990-），女，湖南省衡陽縣人。碩士研究生學(xué)歷。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)軟件工程。

作者單位

湖南交通工程學(xué)院電氣與信息工程系 湖南省衡陽市 421000