【摘 要】
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关联规则发现是数据挖掘中的重要课题.挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则.从用户与系统交互的角度来看,关联规则
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关联规则发现是数据挖掘中的重要课题.挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则.从用户与系统交互的角度来看,关联规则的发现可以分为传统的失联规则发现和可交互的关联规则发现.为了产生相对少而又有趣的关联规则,有必要采用可交互的关联规则发现.用户在可交互的关联规则发现中施加各种约束.约束分为个数约束、项目约束和函数约束三类.为了将约束很好地推进到算法中,需要分析约束的性质.约束具有反单调性、单调性、简洁性、可转变性和不可转变性.其中,单调、反单调和简洁的约束可以很好地推进到Apriori类算法中;可转变的约束只能在FP-growth类算法中实现;不可转变的约束现在还没有很好的解决办法.在个数约束、项目约束和函数约束中的支持度和可信度约束下,ISARS算法输出了满足约束的相对小的关联规则集R.在用户按可信度由高到低进行预测时,R和没有简化的符合约束的关联规则集是等效的.ISARS算法采用候选树作为存储结构,并运用约束的反单调性和简洁性、R的特性来提高算法性能.由于搜索范围的缩小和搜索层次的减少、没有生成所有的频繁项集而且对产生的频繁项集没有生成所有可能的规则,ISARS算法的性能得到了改进.该算法扫描数据库的次数取决于用户给出的个数约束.实验结果证明,ISARS算法比Apriori算法快大约7倍.
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