交互式关联规则挖掘的研究和应用.pdfVIP

Y1015846 摘要 随着信息技术的飞速发展，数据爆炸和知识贫乏之间的矛盾越来越大，使 数据挖掘在许多领域所起的作用越来越重要。在数据挖掘的各分支中，关联规则 挖掘的研究最为深入和广泛。目前对关联规则挖掘算法的研究主要基于支持度～ 一可信度框架，由于这种框架自身的缺陷，用户与挖掘系统的交互度不高，使挖 掘的关联规则中用户感兴趣的却不多，因此如何增加用户与系统的交互度使用户 对挖掘的关联规则算法更感兴趣已成为了一项新的研究任务，不少学者放弃采用 支持度——可信度框架，而尝试采用新方法来进行关联规则挖掘，以提高用户的 满意度和兴趣度。本文正是在这种背景下，研究交互式关联规则挖掘技术，提出 了一种交互式关联规则挖掘算法——I姒R算法。 本文酋先介绍了数据挖掘和关联规则挖掘的相关理论；其次介绍了传统的 基于支持度——可信度框架的关联规则挖掘算法Apriori算法；最后提出并详细 论述了·种交互式关联规则挖掘算法一IMAR算法。 IMAR算法定义了规则约束。规则约束不仅包括了传统的支持度和可信度阈 值而且还允许用户指定关联规则左部和右部必须出现的项和禁止出现的项。IMAR 算法采用布尔表达式形式化的表示规则约束。IMAR算法在“概念格”的理论基 础上生成频繁集集合。算法首先将规则约束布尔表达式转化成集合约束布尔表达 式，然后采用最小频繁集扩充的方式在等价类上有哪些信誉好的足球投注网站频繁集，最后算法根据有哪些信誉好的足球投注网站 出的频繁集集合和规则约束生成出符合用户约束的关联规则。本文最后通过中学 生智能评估系统给出了算法在教育信息系统中的应用实例。 关键词关联规则；交互式；约束；数据挖掘：概念格； Abstract With the of rapidly information development industrialization，the conflictbetween of dataand of explosion poorness hasbeenmore knowledge andmore data acute，and mereand miningplays more rolesin important areas．Ofal1thebrachesofdata many mining，theresearchonassociation rule istheone mining andits deepestexplored isthemost application used．At widely theresearchonassociation present rule is mining mostly basedon the support—confidencefram