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不完整关系数据库中关联规则挖掘问题的研究

熊伟  
【摘要】: 数据挖掘是数据库、人工智能、机器学习等领域结合而产 生的是一个新兴的、具有广泛应用前景的研究领域,其目标是从 海量数据中智能、自动地提取有价值的信息和知识以支持决策。 关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究内容。对关联规则挖掘问题 的研究是由Agrawal等人在1993年提出来,最初的动机是希望 通过分析超级市场的商品销售数据来发现有关顾客购买行为的知 识以指导商业决策。在超级市场的事务数据库中,保存着顾客每 次购物的商品项目信息,发现顾客购物行为中不同商品项目之间 的影响和联系对于商业决策意义重大。对关联规则挖掘问题的研 究可以帮助我们正确的发现这些联系。 关联规则挖掘问题的提出引起了众多研究人员的重视,他们 对该问题展开了深入的研究;同时,关联规则挖掘问题也被进一 步扩展和改进,应用到更广泛的领域。目前,关联规则挖掘技术 已经被应用到除商业领域外的其它领域,如电讯业、金融业等, 均取得了良好的效果。 关联规则挖掘问题最初仅涉及事务数据库,由于事务数据库 中不存在属性值丢失的问题,值丢失问题在关联规则挖掘的研究 中也一直没被重视。然而,当我们尝试去发现关系数据库中的关 联规则时,就可能经常要面对属性值丢失的问题。怎样从不完整 的关系数据库中计算关联规则至今仍没有明确的方法。 文中详细介绍并比较了AIS算法、SETM算法、Apriori算 法、DIC算法等典型的布尔关联规则挖掘算法,研究了其各自的 效率和适用范围;详细介绍了数值关联规则挖掘的一般思路和关 键技术,包括连续属性离散化、数值关联规则的兴趣度和挖掘过 程中候选项目集支持率的计算方法;基于粗糙集理论中的等价类 思想,本文提出了一种在关系数据库中进行关联规则挖掘的新方 法,重新定义了关系数据库中的关联规则,及其支持率和置信度 等概念,给出了通过搜索项目集的等价类来发现频繁项目集的新 思路;深入研究了不完整关系数据库的重要性质,并在此基础上 介绍了不完整关系数据库中的关联规则,以及它的支持率和置信 Iz辇霎弓爿 茄半壹a井寸 Y“-/M托工ER S 工肛SIS 度的评估方法,并定义了它的期望支持率和期望置信度,这些定 义保证了关联规则挖掘的某些必需的性质;研究了以往的丢失值 处理方法并分析了其不足之处,最后结合前面的定义给出了不完 整关系数据库中关联规则挖掘问题的新的定义和解决方法。/


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