基于最小兴趣度的正、负关联规则挖掘

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1、基于最小兴趣度的正!负关联规则挖掘董祥军&"!宋瀚涛&姜合!陆玉昌2&!北京理工大学计算机系"北京&"""D&#!!山东轻工业学院计算机系"济南!1"&""$2%清华大学智能系统与技术国家重点实验室"北京&"""D#$H8’:(I&J8KLM*.@+$-.’摘要根据9(:;<;*=>8?@:,(A.的主张"只有满足最小兴趣度条件约束的规则才是有兴趣的"论文将这一条件推广到了负关联规则"并将该条件进行了改进"使其能够对关联规则的相关性进行判断"然后在此基础上提出一个能同时挖掘正负关联规则的算法"实验表明该算法是非常有效的&关键词负关联规则最小兴趣度相关性置信

2、度文章编号&""!8D22&8!!""#$!%8""!#8"!文献标识码F中图分类号N92&&!"#"$%$&#’()(*’"#+#(**,-*(.!(’/0.10)2"*304()"#+50*"’"4(-#.6(+-’"4(7**03"-’"0#8%9(*:0#+;"-#+<%#=#>?0#+@-#’-0=A"-#+@(>B%C%3/-#+D&!O<,:A;’<);./P.’,+;#G<(L()Q&"""D&"!!O<,:A;’<);./P.’,+;

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5、A8?@:,(A.的主张B&C#如果’())!!!""&’())!!"’())!""#那么规则!""的吗$先来看一个例子%例&&假定对分析购买苹果和香蕉的事务感兴趣#设事件是没有兴趣的#只有满足条件’())!!%"".’())!!"’())!""’!

6、表示包含苹果的事务#"表示包含香蕉的事务%在所分析的#$%$%0121’0的规则才是有兴趣的#人们习惯上将这一条件称为&""""个事务中#数据显示0"""个事务包含苹果#01""个事务98?兴趣度#其中最小兴趣度#$%$%0121’07"由用户或专家给包含香蕉#而23""个事务同时包含苹果和香蕉%假定#$%&出#但是98?兴趣度并没有考虑负关联规则%’())4!15##$%*+%,4115#通过计算&对于给定的项集!*"#!("4!#共有D种形式的关联规则&’())!!!""423""6&""""42357#$%’())!&"!""+!!"!"$"+!2"

7、$!""+!#"$!"$"+*+%,!!"""-23""60"""40157#$%*+%,!1"""!+!0"""$!+!%"$""!+!D"$""$!%这说明!""是一条有效的关联规则#即说明提高购买苹其中!1"E!D"是和!&"E!#"相对应的#将!&"E!#"中的字母果的人数会相应地提高购买香蕉的人数%但事实果真如此吗$F与G交换#就得到!1"E!D"%因此#在下面的讨论中#只考虑前来看另外一条规则&#!""#即事件’不买苹果(与事件)购买#种形式的关联规则#其中把!!"E!#"称为负关联规则#!&"相香蕉(之间的关系&应地称为正关联规则%’())!

8、$!%""-’())!"".’())!!!""4"$018"$23