基于模糊集的时序关联规则研究与应用

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1、基于模糊集的时序关联规则研究与应用基于模糊集的时序关联规则的研究与应用对于运算效率低下、项分类时分层不确定不准确等问题有积极意义，本次研究验证了其应用的有效性，希望能为关联规则的进一步研究应用提供参考。【关键词】模糊集时序关联规则应用现有时序关联规则算法在处理高密度数据时会生成大规模的频繁候选集，造成运算过程耗时时间长、运算压力大，且因为运算过程中要反复多次扫描数据库因此执行效率低下，不利于问题的解决。近些年模糊序列模式挖掘利用模糊化处理等优势很好的解决了项分类时分层不确定不准确等情形，其与时序关联规则的联合应用有助于解决运算效率低下

2、等问题，使得深入研宄、实践并探索大范围应用。1模糊时序关联规则研宄1.1时序关联规则关联规则的提出最早是用来解决顾客交易数据库中项集间的关联信息，随着关联规则在数据挖掘中的广泛应用，大量相关关联规则算法并被提出并应用，时序关键规则作为彰显时间变化特性的处理规则，在处理时间变化方面，主要是运用置信度向量CV以及支持度向量SV来分析规则的时序特性。假设时间t内生成事务数据集为D，那么可将t分为n个不相交的时间序列，记为t={tl，t2,…，tn}，由此可得到n个数据子集，记为D={D1，D2,…，Dn}，其中子集Di代表其在时间段ti中生

3、成。1.2模糊时序关联规则模糊时序关联规则是在时序关联规则的基础上应用模糊集理论，具体指模糊集A是论域X上可满足某些性质的一类对象，且每个对象都有一个隶属于A的程度成为隶属度，则隶属函数UA=(x)(x^X)将每个对象映射到区间［0,1］。模糊集的应用不可避免会出现模糊语义，针对时序关联规则中层次型构造分类树所出现的不确定分层及不精确情况，可对其进行模糊扩展，即对于X?Y这种蕴含式中X与Y均为模糊集合，则其对应关联规则即为模糊时序关联规则。2模糊时序关联规则的应用利用gCLUTO聚类工具包可进行关联规则的聚类与可视化，可选用T10I4

4、D100数据集进行应用验证以测试模糊集时序关联规则的有效性。验证过程中选用数据集中的2000个商品项目共计300000条交易数据，设定其不同支持度与置信度，应用模糊关联时序规则进行挖掘，考虑到挖掘后得到的规则数量较大，无法进行实时处理，因此可在给定的支持度与置信度下运用模糊时序关联规则进行聚类及规则间相似性的可视化试验。在建立模糊层次分类结构有向边时，可随机生成模糊隶属度，使随机生成的隶属度分布在区间［0.5，1］，不相邻层次的予以差异计算函数可设置为：权重参数可设置为：利用WIN7操作系统、试验平台PC以及VC6.0编程可实现关联规

5、则距离的测量，计算时利用这个项集度量方法可获得关联规则数量变化与时间变化的对比图，从而得到商品与交易数据之间关联规则的数据挖掘结果。3结束语综上所述，基于模糊集的时序关联规则的研究与应用对于解决运算过程耗时时间长、运算效率低下、项分类时分层不确定不准确等问题有积极意义，本次研究与应用验证也证实了其应用的有效性，对于解决实际问题有积极意义。参考文献［1］宋中山，杨敏，周易.基于模糊集的时序关联规则的度量准则［j］.中南民族大学学报：自然科学版，2014(1)：86-90.［2］张新玉，夏士雄，牛强.基于SFVS的时序关联规则动态发现方法

6、P］.计算机应用研究，2012(07)：2571-2574.［3］甘超，陆远，李娟等.基于Apriori算法的设备故障诊断技术的研宄［」］.组合机床与自动化加工技术，2014(1)：100-103.［4］刘晓慧.数据库关联规则挖掘算法研究［j］.电脑知识与技术：学术交流，2014(6)：3721-3723.［5］钱庆庆，吴涛，宋雷等.基于时序模糊软集的群决策新方法［j］.重庆理工大学学报：自然科学版，2014(10)：126-130.作者简介闫雨石(1981-)，现供职于吉林广播电视大学。主要研究方向为计算机系统结构和计算机软件。作者

7、单位吉林广播电视大学吉林省长春市130022