基于相关性精简关联规则生成算法-江苏科技大学学报.PDF

第２１卷第１期 江 苏 科 技 大 学 学 报（自然科学版） Ｖｏ１２１ Ｎｏ１ 　 ２００７年２月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）　 Ｆｅｂ．２００７ 　　　　　　 文章编号：１６７３－４８０７（２００７）０１－００５６－０５ 基于相关性精简关联规则生成算法 方伍元，陆介平，轩志远 （江苏科技大学 电子信息学院，江苏 镇江２１２００３） 摘　要：针对传统基于支持度 置信度桩架关联规则挖掘算法生成规则只考虑支持度和置信度的因素、 没有考虑规则两者本身内在的关系并因此产生大量无效的规则的情况，提出了一种采用相关性精简关 联规则产生的算法，此算法增加了一个度量———相关性来精简关联规则的产生。实验表明该算法在继 承传统算法的优点的同时在一定的程度上提高了规则的有效性，降低规则冗余。 关键词：数据挖掘；关联规则；有效性；相关度 中图分类号：ＴＰ３１１　　　　　　　　文献标识码：Ａ ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＲｅｄｕｃｉｎｇｏｆＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅｓＧｅｎｅｒａｔｉｎｇ ＢａｓｅｄｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ＦＡＮＧＷｕｙｕａｎ，ＬＵＪｉｅｐｉｎｇ，ＸＵＡＮＺｈｉｙｕａｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｅｎｊｉａｎｇＪｉａｎｇｓｕ２１２００３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｕｌｅｓｆｒｏｍｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｄｉｓｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｎｃｅｒｎｏｎｌｙｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｏｆｓｕｐｐｏｒｔ ａｎｄｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅｉｎｄｅｘｗｉｔｈｏｕｔｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｏｆｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃａｕｓｅａｎｄｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｒｕｌｅ．Ｌｏｔｓｏｆｒｕｌｅｓｐｒｏ ｄｕｃｅｄａｒｅｉｎｖａｌｉｄｉｎｐｒａｃｔｉｃｅ．Ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｒｏｍｒｅｄｕｃｅｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｒｕｌｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｉｔｕｓｅｓｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｏｆａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏ ｒｉｔｈｍｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｏｆｒｕｌｅｓｗｉｔｈｒｅｍａｉｎｉｎｇｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｔｒａｄｉ ｔｉｏｎａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｄｉｓｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ；ｖａｌｉｄｉｔｙ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ０　引　言 自２０世纪８０年代以来，由于信息应用中大量数据库的产生以及人们需要从大的数据集中挖掘有 价值的知识，促使数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）技术成为重要的研究领域之一。一般认为数据挖掘是一个从 大量的数据中抽取、挖掘有价值的模式或规律等知识的复杂过程。它涉及到机器学习、模式识别、统计 学、数据库和人工智能等众多学科，在商业管理、科学研究、智能决策、故障诊断、网络入侵检测以及气象 学等方面得到了广泛的应用［１］。关联规则挖掘算法是指从大数据集中找出关联规则，生成的关联规则 ［２］ 的数量也将非常大，数据挖掘系统的用户往往可能只对部分数据项目集间的关联规则感兴趣 。大部 分对用户来说可能是不感兴趣的或者没用的，甚至还可能引起误导。目前关联规则挖掘的研究工作主 收稿日期：２００６－０４－０５ 基金项目：省自然科学基金（ＢＫ２００４０５８） 作者简介：方伍元（１９８１－），男，湖北通山人，江苏科技大学硕士研究生。 第１期