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以 CIT結構為基礎之漸進式關聯規則探勘方法
張簡尚偉 廖虹雲
中興大學電子商務研究所 朝陽科技大學資訊管理系
swc8@nchu.edu.tw s9114602@mail.cyut.edu.tw
關聯規則探勘主要是希望能找出資料庫
摘要 中項目或屬性間的共同關聯性,如在交易資料
庫中找出某些產品具有共同被購買的關係。舉
如何有效率地從大量的資料庫中探勘出
例來說,在超市中有 “80%購買奶粉的人,也
隱含的關聯規則,在資料探勘研究領域中已成
會同時購買尿布 ” ,藉由這些資訊的取得,也
為一個重要的議題。隨著交易的持續進行,資
料庫中的資料亦會隨著時間而變動,對於每一 許就能考慮重新安排商品的陳列方式,將顧客
常買的兩項商品放在鄰近的位置,或是將奶粉
個環節的變動,這些先前被探勘出的關聯規
和尿布一併進行促銷,以刺激買氣。所以利用
則,在更新後的資料庫中可能已經不符條件,
關聯規則挖掘的目的,便是希望能從資料相對
亦可能會有新的規則產生。因此,為了能夠有 的發生次數之分析上著手,找出其中項目間的
效並即時獲取正確而完整的關聯規則,本研究
隱含關係,作為決策參考之依據。在關聯規則
提出 ICIT(Incremental CIT)漸進式關聯規則探 的基本定義中,每筆交易 (Transaction)皆由項
勘方法,只需對原始資料庫進行一次完整掃 目 (Item)所集合而成,各項目則為屬性配合相
描,為每個屬性項目建立相對應的等值類別
對應的值所構成,當多個項目彼此有相關性
(Equivalence Classes) ,並以具有繼承觀念的 時,則結合成項目集 (Itemset) 。當一個集合中
CIT(Class Inheritance Tree)結構來儲存前次探 若含有 k個項目集時,稱為 k-itemsets 。藉由讀
勘時資料庫中的高頻項目集與相關資訊,即可 取資料庫中的交易紀錄,可找出出現次數頻繁
進行相對應的關聯規則探勘。當資料庫發生增
的高頻項目集 (Large Itemsets) ,再利用高頻項
加或刪除交易紀錄等異動時,亦只需動態掃瞄 目集來產生關聯規則。其中用來判定是否為高
異動的資料庫部分,隨之調整 CIT結構,便能 頻項目集的門檻值稱為最小支持度 (Minimum
從調整後的 CIT中找出更新後資料庫中的關
Support) ,未確認滿足最小支持度的項目集稱
聯規則,不需再重複掃瞄整個資料庫。 為候選項目集(Candidate Itemsets) ,而判定能
關鍵詞 :漸進式探勘、資料探勘、關聯規則 否由高頻項目集形成規則的門檻值稱為最小
信賴度 (Minimum Co
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