浅谈关联规则挖掘算法

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1、浅谈关联规则挖掘算法—读ANewJoinlessAprioriAlgorithmforMiningAssociationRules有感（宁德师范学院352100张世良）摘要：数据挖掘是一个多学科交叉融合而形成的新兴的学科，它利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间的关系。而在大规模事务数据库中，挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个非常重要的研究课题。文中介绍了关联规则挖掘的研究情况，描述了经典Apriori算法的实现，并对该算法进行了分析和评价，指出了其不足和原因。并对FP树挖掘最大频繁项集的算法描述，并得到结论：数据库中潜在的最大频

2、繁模式越多，运行时间越长。关键词：数据挖掘；关联规则；频繁项集；FP树BrieflyDiscussofMiningAssociationRulesAlgorithmAbstract：Dataminingisanemergingsubjectthatcomposedandamalgamatedbymultiplesubjects．Itisananalyticprocessdesignedtoexploredatainsearchofconsistentpatternsandsystematicrelationshipabetweenva

3、riables．Miningassociationrulesinbusinesstransactiondatahasoneoftheimportanttopicofresearchondatamining．Thispaperintroducedtheresearchcomplexionoftheassociationrulesminingalgorithm，describestheclassicalAprlorialgorithm，analysesandevaluatesit．TheauthoremphasizesFPtreemini

4、ngmaximumfrequentitemsetsalgorithmspecially．Andevaluatesperforceofthealgorithmthroughinstance．Attheend，thepapergivestheconclusion：themoremaximumfrequentitempatterninthedatabase，thelongerruntimeisneeded．Keywords：datamining；associationrules；frequentitemsets；FPtree0引言简单地说，

5、数据挖掘(datamining)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。数据挖掘也就是通过某种方法，利用历史数据，在条件集合和结果集合之间建立一个致信度比较高的模型。而关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现

6、交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。1关联规则的意义世间万物的事情发生多多少少会有一些关联。一件事情的发生，很可能是也会引起另外一件事情的发生。或者说，这两件事情很多时候很大程度上会一起发生的。那么人们通过发现这个关联的规则，可以由一件事情的发生来，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展，动向等等。这就是数据挖掘中，寻找关联规则的基本意义。在高校教务管理中，我们也可以发现这样的规律。比

7、如说，计算机学院的《C++程序设计语言》和《C程序设计语言》两门课程。一般大一的时候《C程序设计语言》拿优的学生，在大二学习《C++程序设计语言》的时候，多半也会拿优。而《C程序设计语言》不及格而补考的学生，在大二学习的《C++程序设计语言》课程里面，多半不会拿到优。道理很简单，因为《C程序设计语言》是《C++程序设计语言》的先行课程，如果没有良好的C语言功底，对于更加的复杂C++学习，肯定是很困难的。于是，这里就存在一个两门课程成绩的关联规则。但是，我们也不能说，《C程序设计语言》不及格的学生，100％不会在其后的《C++程序设计语

8、言》中拿到优。所以，从严谨的角度来阐述这条关联规则的时候，都是附带了规则发生的一系列概率参数。比如说，计算机学院02级里面10%的学生《C语言设计语言》和《C++程序设计语言》都拿到了优，而其中75%在《C程序设计语言》