频繁模式链表关联规则算法及其在证券个性化服务中的应用

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1、上海交通大学工程硕士研究生学位论文摘　要　在交易数据库时间序列数据库及其它种类的数据库中挖掘关联规则已经成为数据挖掘研究中一个流行的研究领域大部分挖掘采用Ａｐｒｉｏｒｉ类方法可产生候选集的代价非常高ＦＰ－ｔｒｅｅ和ＣＡＴＳ－ｔｒｅｅ算法提出了压缩存储和不产生候选项集的思想但不适用于证券业因它们都要求交易为多交易项的一笔交易中常有多种商品且得到的频繁模式不包含时间属性即购买啤酒的人８０％会同时购买尿布而不是在未来某个时段内会购买而证券业有其特殊性表现为每笔交易均为单交易项的且多数客户两次交易间是有时间间隔的为此　文中提出了一个适用

2、于证券业单交易项交易数据库的关联规则算法FPL-growth能用其挖掘到带有时间段属性的频繁交易模式能支持多阀值挖掘满足证券业个性化服务对预知投资者信息需求的目的FPL-growth采用共享前缀交易树SharePrefixTransactionTreeSPT-tree结构来压缩存储信息它来自于FP-tree和CATS-tree思想的扩展压缩存储和不产生候选项集适用于不同的支持度阀值和全新的频繁模式链表结构(FrequentPatternlinkFP-link)前者是一棵扩展的前缀交易项树结构压缩存储了所有交易项的信息且可在单交易项

3、数据库上直接构建后者是前者遍历的结果压缩存储了所有与频繁模式挖掘相关的信息并引入了基于FP-link的高效挖掘3上海交通大学工程硕士研究生学位论文方法FPL-growth通过模式段增长方式来直接完成完整频繁模式集的挖掘关键词关联规则共享前缀交易树频繁模式链表FPL-growth时间属性证券　　　　　　　　　　　　　　　4上海交通大学工程硕士研究生学位论文AbstractMiningforfrequentpatternsintransactiondatabases,time-seriesdatabasesandmanyothe

4、rkinddatabaseshasbeenstudiedpopularlyindataminingresearch.PreviousstudiesadoptanApriori-likecandidatesetgeneration-and-testapproach.However,candidatesetgenerationisstillcostly.FP-treeandCATS-treealgorithmintroducedideasforstoringcompressedandforavoidcostlygenerationofalar

5、genumbercandidatesetsButtheynottobethesamewithstockjobber.Becausetheyeitherdemandtransactionindatabaseismulti-item(thatis,customerusuallybuyseveralcommodityinonetransaction).Andfrequentpatternsobtaineddon’tcontaintime-property(thatis,customerbuyingbeersbuydiaperatthesame

6、time,notinaftertime).Butstock-databasehasparticularity:eachtransactionissingle-item,andbetweentransactionandtransactionhasinterval.So,fillingpersonalserviceofstockjobberneed,thealgorithmmustapplyinmulti-itemandsingle-itemdatabase.Frequentpatternsminedmustcontaintime-prope

7、rty.Thispaperproposeanassociationrulealgorithmwhichisthesamewithdatabaseofsingle-item.ItusesSharePrefixTransactionTreeandFrequentPatternlink(FP-link)datastructure,andallowfrequentpatternminingwithoutgenerationofcandidateitemsets.FPL-growthalgorithm5上海交通大学工程硕士研究生学位论文gainsf

8、requentpatternsetsviastraightarrangecombinationoffrequentitemsetswithinlink.Itcanbeusedformultip