审计日志的关联规则挖掘

关于关联规则挖掘综述

关联规则挖掘综述 潮娇娇 摘要：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个很重要的研究内容之一，近年来很多国内外研究人员对其进行了大量的研究。为了更进一步的了解关联规则挖掘技术，并掌握其发展方向和目前的研究现状。本文对关联规则挖掘技术进行了相关综述。首先介绍了关联规则的基本概念，其次分析了近年来一些经典关联规则算法的改进，并概述了相关算法在实际中的应用。最后对关联规则挖掘技术未来的发展趋势进行了讨论。 关键字：关联规则；算法；数据挖掘； Abstract: association rule mining is one of the important data mining research contents in this year, many domestic and foreign researchers have done a lot of research on it. In order to understand further the association rule mining technology, and grasp the development status and direction of research at present. This article of association rule mining technology related review. Firstly introduces the basic concepts of association rules, then analyzes the improvement of some classical algorithm of association rules in recent years, and summarizes the application of related algorithms in practice. At the end of the association rule mining technology development trend in the future are discussed. Key words: association rules; algorithms; data mining; 引言 随着计算机技术与数据库技术的飞速地发展，数据资源越来越多。但巨大的数据，依然没有解决我们的信息需求问题，针对这种情况，产生了数据库的数据挖掘。与传统技术相比，数据挖掘技术是一种新型的信息处理技术，能够自动和智能地把位置数据或者大量数据中潜在信息转换成人们需要的信息和知识的技术。它可以从数据库提取有用的知识、规律以及更高层次的信息，对这些进行分析，帮助人们更有效的利用海量数据中存在的价值。目前对数据挖掘的发展趋势及研究方向主要集中在数据挖掘的数据总结、分类、聚类、关联规则等方面。而关联规则挖掘作为数据挖掘的核心内容之一，进来得到了很快的发展。并已经成为当今数据挖掘的热点。为此，对关联挖掘技术的研究具有重要的意义。本文将重点介绍关联规则挖掘技术的相关研究。主要对近年来关联规则挖掘技术的算法改进进行综述以及未来的发展方向。 1、关联规则基本概念 1.1 相关介绍 关联规则作为数据挖掘的核心研究内容之一，它是大量数据中发现信息之间可能存在的某种关联或者相关联系。通过分析这些挖掘出的数据联系，可以在现实中帮助我们预测或决定某些事情将会发生。有效的提高了我们制定出准确的决策。目前，关联规则挖掘技术广泛应用于金融、互联网、医学等多个领域。最早的关联挖掘是未来发现交易数据库中不同商品之间的联系，通过分析这种联系获得有关购买者的一般的购买模式。从而有助于商家合理地安排进货、库存及货架设计，更好的制定发展计划和规避风险。

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究 吴海玲，王志坚，许峰 河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京（210098） 摘 要：本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用，最后展望了关联规则挖掘的研究方向。 关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，CRM 引言 关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。例如：关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80％的人又购买了商品C 和D”。这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。 [1] 1 关联规则的基本原理 设Ｉ＝｛i 1，i 2，……，i m ｝是项的集合，设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得T I 。每一个事务有一个标识符，称作T ID 。设X 是一个项集，事务T 包含X 当且仅当X T 。关联规则是形如X Y 的蕴涵式，其中X I ，Y ?I ，并且X ∩Y ＝?。规则X Y 在事务集D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含X ∪Y （即X 和Y 二者）的百分比，它是概率P （X ∪Y ）。规则X Y 在事务集中具有可信度c ，如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。这是条件概率P （X Y ∣）。即是 ??????support(X ?Y)= P （X Y ∪） confidence(X ?Y)= P （X Y ∣） 同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值（minconf ）的规则称作强规则[1]。 项的集合称为项集（itemset ）。包含k 个项的项集成为k －项集，例如集合{computer, software }是一个2—项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率。项集满足最小支持度minsup ，如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。 2 关联规则的发现任务 关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则，它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。因此，该问题可以分解成如下两个子问题[3]： 1．产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集，这些项目集称为频繁项目集（frequent itemsets ），而其他的项目集则成为非频繁项目集（non-frequent itemsets ） 2．由频繁项集产生强关联规则。根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大，因此算法的效率很关键。目前研究的重点在第一步，即发现频繁项目集，因此第二步相对来说是很容易的。

关联规则挖掘的过程

关联规则挖掘的过程 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequentitemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。 关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

关联规则挖掘英文PPT

INFO411/911 Laboratory exercises on Association Rule Mining Overview: Association rule mining can help uncover relationships between seemingly unrelated data in a transactional database. In data mining, association rules are useful in discovering consequences of commonly observed patterns within a set of transactions. What you need: 1.R software package (already installed on the lab computers) 2.The file "laboratory_week5.zip" on Moodle. Preparation: 1.Work in a group of size two to three (minimum size of a group is two. But no more than three students are to work together). Penalties apply if a group exeeds these limits. 2.Boot computer into Windows mode. 3.Download laboratory_week5.zip then save to an arbitrary folder, say "C:\Users\yourname\Desktop" 4.Uncompress laboratory_week 5.zip into this folder 5.Start "R" 6.Change the working directory by entering: setwd("C:/Users/yourname/Desktop") (Note that R expects forward slashes rather than backwars slashes as used by Windows.) Your task: Your are to submit a PDF document which contains your answers of the questions in this laboratory exercise. One document is to be submitted by each group. The header of the document must list the name and student number of all students in the group. Clearly indicate which question you have answered. The following link provides a documentation of the association rule module in R (called arules). The link can help you develop a better understanding of the usage and parameters of the association rule package in R: https://www.wendangku.net/doc/6511429700.html,/web/packages/arules/arules.pdf Work through the following step and answer given questions: Step1: Familiarize yourself with the arules package in R. Start R and type: library(arules) to load the package. We shall start from the analysis of a small file sample1.csv that contains some transactional data. To load data into R enter: sample1.transactions <- read.transactions("sample1.csv", sep=",") To get information about the total number of transactions in a file sample1.csv enter: sample1.transactions To get a summary of data set sample1.csv enter: summary(sample1.transactions) The data set is described as sparse matrix that consists of 10 rows and five columns. The density of

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘综述 摘要：近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究。为了更好地了解关联规则的挖掘技术，对研究现状有更深入的了解，首先本文对数据挖掘技术进行了介绍，接着介绍了关联数据挖掘的基本原理，最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。 关键词：数据挖掘；关联规则；算法；综述 1.引言 数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。数据挖掘中常用的算法[1]有：关联规则分析法（解决事件之间的关联问题）、决策树分类法（对数据和信息进行归纳和分类）、遗传算法（基于生物进化论及分子遗传学理论提出的）、神经网络算法（模拟人的神经元功能）等。 数据挖掘最早使用的方法是关联分析，主要应用于零售业。其中最有名的是售货篮分析，帮助售货商制定销售策略。随着信息时代的到来，数据挖掘在金融[2]、医疗[3]、通信[4]等方面得到了广泛的应用。 2.关联规则基本原理 设项的集合I = { I1 ，I2 ，...，Im }，数据库事务的集合为D，我们用|D|表示事务数据库所有事务的个数，其中用T

表示每个事务，使得T I。我们用TID作为每个事务的唯一标识符。用X表示一个项集，满足X T，那么交易T包含X。根据上述相关描述，给出关联规则的相关定义。 2.1项集支持度 用X表示数据库事务D中的项集，项集X的支持度表示项集X在D中事务数所占的比例，用概率P（X）表示，那么Support（X）=P（X）=COUNT（X）/|D| （1） 2.2关联规则置信度 X Y关联规则的置信度是数据库事务D中包含X Y的事务数与包含X的事务数之比，表示方法如下： confidence（X Y）= support（X Y）/support（X）= P（Y|X）（2） 3.关联规则算法 3.1经典的Apriori挖掘算法 大多数关联规则的算法是将关联规则挖掘任务分为两个子任务完成。一是频繁项集的产生，频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集，这些项集我们称之为频繁项集。二是规则的产生，即从频繁项集中找到置信度比较高的规则，我们称之为强规则。Apriori挖掘算法是众多挖掘关联规则中比较经典的算法，它采用布尔关联规则，是一种宽度优先算法。 3.2Apriori算法优化

关联规则挖掘

数据挖掘的其他基本功能介绍 一、关联规则挖掘 关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。 1、 基本概念 设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ?，但是A B ?得不到足够支持。 在规则挖掘中涉及到两个重要的指标： ①、支持度 支持度n B A n B A )()(?=?，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。 ②、置信度 置信度) ()()(A n B A n B A ?=?，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。

因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。 ③、一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。 如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则； 如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。 关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。 在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。 应用的例子： * 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。 * 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。 那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？

通信网告警相关性分析中有效的关联规则挖掘算法

第34卷 增 刊 JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY V ol.34 Sup. 通信网告警相关性分析中有效的关联规则挖掘算法 李彤岩， 李兴明 （电子科技大学 宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室，四川 成都 610054） 摘要：关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时，算法的效率显得至关重要，而经典的FP-growth 算法会产生大量的条件模式树，使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。针对上述问题，提出了一种基于分层频繁模式树的LFPTDP 算法，采用分层模式树的方法产生频繁项集，从而避免了产生大量的条件模式树，并用动态剪枝的方法删除大量的非频繁项。算法分析及仿真表明，LFPTDP 算法具有较好的时间和空间效率，是一种适合于通信网告警相关性分析的关联规则挖掘算法。 关键词：关联规则；告警相关性分析；条件模式树；分层频繁模式树 中图分类号：TN915.07 文献标识码：A 文章编号：1001-2400(2007)S1-0039-04 An efficient method for association rules mined in telecommunication alarm correlation analysis LI T ong-yan ， LI Xing-ming (Key Laboratory of Broadband Optical Fiber Transmission and Communication Networks of Ministry of Education, UESTC, Chengdu ，610054) Abstract: The mining of association rules is one of the primary methods used in telecommunication alarm correlation analysis, in which the alarm databases are very large. The efficiency of the algorithms plays an important role in tackling large datasets. The classical FP-growth algorithm can produce a large number of conditional pattern trees which makes it difficult to mine association rules in telecommunication environment. In this paper, an algorithm LFPTDP based on the Layered Frequent Pattern Tree is proposed for mining frequent patterns and deleting infrequent items with dynamic pruning which can avoid producing conditional pattern trees. Analysis and simulation show that it is a valid method with better time and space efficiency, which is adapted to mining association rules in telecommunication alarm correlation analysis. Key words: association rules; alarm correlation analysis; conditional pattern tree; Layered Frequent Pattern Tree 关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的研究领域，适合于通信网的告警相关性研究[1]，可以通过挖掘关联规则找出告警之间的相关性，从而有效的定位故障。一个网络故障往往会在短时间内引发大量告警的产生，挖掘算法的效率直接影响到了故障的定位和网络性能的恢复，所以将研究的重点放在如何提高关联规则的挖掘效率方面。 FP-Tree （Frequent Pattern Tree ）以及FP-growth （Frequent pattern growth ）算法[2]避免产生大量的候选项集，是一种深度优先的挖掘算法。其算法思想是将数据库中的频繁项压缩成一棵频繁模式树（FP-Tree ）的形式，FP-Tree 是一种可扩展的前缀树形压缩存储结构，树的节点包含了频繁模式的关联信息。然后将这种压缩的数据库分成若干组条件模式树分别进行挖掘，每个条件数据库和一个频繁项集的数据库相关联，当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使一个FP-tree 可以放入主存中。FP-growth 是一种基于FP-Tree 的频繁模式挖掘算法，通过扫描FP-Tree 将发现的长频繁模式的问题转化成递归的发现一些短模式，然后连接后缀，可大大节省搜索空间。构造FP-Tree 的过程只需要两次遍历交易数据库，第一次扫描数据库生成频繁1-项集集合并计算每个频繁项的个数，按照频繁项的降序排列成列表；第二次将扫描排序后的项集并生成FP-Tree 。假设项集中的交易项数为，则转化为FP-Tree 的算法复杂度为。对比Apriori 算法n ()O n [3]可知，FP-Tree 及FP-growth 算法在效率上有了很大的提高，并对不同长度的规则都有很好的适应性。 因为FP-Tree 在存储数据结构上有了很大的改进，以后的研究主要是针对存储结构的改进。FPMAX 算法[4]基于FP-tree 结构来产生MFI-tree （maximal frequent itemsets tree ），用来挖掘存储最大频繁项集。但是MFI-tree 是一种全局数据存储结构，当项集大时产生的数量会非常庞大，因为一个项集的产生需要经过成千上万次最大化的比较， 这使得FPMAX 算法变得非常复杂。FPMAX ＊ 算法[5]是其改进算法，它虽然使用的是MFI-tree 结构，但是在每个条件FP-Tree 中将创建局部的MFI-tree ，如果由条件FP-Tree 中产生的局部最大频繁项是全局最大的，就只需要和局部 MFI-tree 中的项集比较。对比FPMAX 算法，FPMAX ＊ 可以降低算法复杂度和提高算法效率，并且减少了内存的占用率。 集中以上几种算法的优点，笔者提出了一种基于动态剪枝的分层频繁模式树（Layered Frequent Pattern Tree with —————————————— 收稿日期：2007-05-20 基金项目：国家自然科学基金资助项目（60572091） 作者简介：李彤岩（1980-），女，电子科技大学博士研究生。

关联规则挖掘基本概念和算法--张令杰10121084

研究生课程论文 关联规则挖掘基本概念和算法 课程名称：数据仓库与数据挖掘 学院：交通运输 专业：交通运输规划与管理 年级：硕1003班 姓名：张令杰 学号：10121084 指导教师：徐维祥

摘要 (Ⅰ) 一、引言 (1) 二、关联规则的基本描述 (1) 三、经典频繁项集挖掘的Apriori算法 (3) 四、提高Apriori算法的效率 (6) 五、由频繁项集产生关联规则 (8) 六、总结 (9) 参考文献 (9)

目前，数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容，关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性，结合Apriori性质，本文对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法，可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。 关键词：Apriori算法；关联规则；频繁项集；候选集

一、 引言 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以依据其他属性值进行预测。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析[1] 。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 最著名的关联规则发现方法是R. Agrawal 提出的Apriori 算法。关联规则挖掘问题可以分为两个子问题：第一步是找出事务数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集；第二步是利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。识别或发现所有频繁项目集市关联规则发现算法的核心。 二、关联规则的基本描述 定义1. 项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i 表示。项的集合称为项集。设集合{}k i i i I ,,,21 =是项集，I 中项目的个数为k ，则集合I 称为k -项集。例如，集合{啤 酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 定义2. 事务 设{}k i i i I ,,,21 =是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T 表示，{}n t t t T ,,,21 =。每一个i t 包含的的项集都是I 子集。 例如，如果顾客在商场里同一次购买多种商品，这些购物信息在数据库中有一个唯一的标识，用以表示这些商品是同一顾客同一次购买的。我们称该用户的本次购物活动对应一个数据库事务。 定义3. 项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4. 关联规则 关联规则是形如Y X ?的蕴含式，其中X ，Y 分别是I 的真子集，并且φ=?Y X 。 X 称为规则的前提，Y 称为规则的结果。关联规则反映X 中的项目出现时，Y 中的项目也 跟着出现的规律

并行关联规则挖掘综述

关联规则是等人首先提出的的一个重要R.Agrawal KDD 研究内容，近年来受到了数据库界的广泛关注。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，即找出事件中频繁发生的项或属性的所有子集，以及它们之间应用相互关联性。关联规则最早用于发现顾客交易数据库中不同商品间的联系，后来诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的拓展和研究。他们的工作包括对原有算法的优化，如引入并行的思想，以提高算法的效率，对关联规则的应用进行扩展。关联规则挖掘具有计算量大，负载集中的特点。而I/O 且许多关联规则的实际应用涉及到海量数据。在这种情况下，即使对算法进行了优化，在单处理机上使用串行算法进行挖掘所需要的时间可能也是无法接受的。其主要原因在于单处理器本身受到内存和带宽的限制。因此，必须依靠I/O 高性能并行计算来有效地完成挖掘任务。关联规则的基本概念 1 关联规则的形式化描述如下： {}12,,...,m i i i 令为项目集，为事物数据库，其中每I = D I T ?个事物是一个项目子集，并另有一个唯一的事物标 T ( )T X ?识符。如果，则事物包含项目集。 TID T X Y X ?I Y I X ??,一个关联规则是形如的蕴涵式这里并 , ,Y X ∩Y X ?且ф。规则在交易数据库中的支持度 = D (是交易数据库中和的交易数与所有交易数之比， support)X Y Y X ?记为，即support( )Y X ?{ }D D T T Y X T /,:∈?∪support( )= Y X ?规则在交易数据库中的可信度指包 D (confidence)含和的交易数与包含的交易数之比，记为 X Y X Y X ?，即 confidence( )confidence(Y X ?{}{}D T T X T D T T Y X T ∈?∈?∪,:/,: )= 给定一个交易集，关联规则的挖掘问题就是产生支持 D 度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最 (minsupp)小可信度的关联规则。 (minconf)关联规则的发掘分为两个步骤：找出所有支持度大(1)于最小支持度的频集；从频集中产生期望的规则。(2)串行关联规则挖掘算法2 目前所有并行关联规则算法都是在相应的串行算法的基础上提出的。本文首先对这些串行算法进行介绍和分析。 算法2.1 Apriori-like 在各种关联规则挖掘算法中，最经典、最广泛使用的就是等Agrawal [2]设计的算法，其核心思想是基于频集理Apriori 论的递推方法。首先产生频繁项集，然后是频繁项集，1-2-直到有某个值使频繁项集为空，算法停止。这里在第次r r-k 循环中，过程先通过对两个只有一个项不同的属于的频 k-1集做连接产生候选项集的集合。然后验证候选项集 (k-2)-k-k-中的每个元素来决定是否将其加入频集，这里的验证过程k-是算法性能的一个瓶颈。这个方法要求多次扫描数据库，这就需要很大的负载。I/O 等提出了一个高效地产生频繁集的基于杂凑Park (hash)的算法：算法。通过实验Dynamic Hashing and Pruning(DHP)可以发现寻找频集的主要计算是在生成频繁项集上。2-DHP 利用一个杂凑表在计算频繁项集时先大概计算出项集的1-2-支持度，从而减少了候选项集的数量。还采用了数据2-DHP 库修剪技术，通过修剪掉那些不包含频集的事物集以减小下一次循环中数据库的大小。然而，这种修剪技术的优化并不显著。其主要原因在于只能通过过滤对数据库执行逻辑上的 并行关联规则挖掘综述 尚学群，沈均毅 西安交通大学电信工程学院软件研究所，西安( 710049 ) 摘要： 关联规则发现作为数据挖掘的重要研究内容，在许多实际领域内得到了广泛的应用。因为在挖掘过程中涉及到大量的数据和计算，高性能计算成为大规模数据挖掘应用的一个重要组成部分。该文介绍了当前并行关联规则挖掘方面的研究进展，对一些典型算法进行了分析和评价，从并行度、负载平衡以及和数据库的集成等方面展望了并行关联规则挖掘的研究方向。关键词： 数据挖掘；关联规则；并行算法 Survey of Parallel Association Rule Mining ，SHANG Xuequn SHEN Junyi (Software Institute,School of Telecom Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049) 【】Abstract Due to the huge size of data and amount of computation involved in data mining, high-performance computing is an essential component for any successful large-scale data mining application. This paper provides a survey of the study in parallel association rule generation, reviews and analyses some typical algorithms, views the trend of parallel association rule mining based on the kind of parallelism exploited, the load balancing strategy used, and the integration with databases. The goal of this paper is to serve as a reference for both researchers and practitioners interested in the state-of-the-art in parallel association rule mining.【】Key words ；；Data mining Association rules Parallel algorithms 第30卷　第14期Vol.30 № 14计　算　机　工　程Computer Engineering 2004年7月 July 2004 ?发展趋势/热点技术 ? 中图分类号： TP182 文章编号：1000—3428(2004)14 —0001—03 文献标识码：A

习题3(第三章关联规则挖掘)

习题3（第三章关联规则挖掘） 1.给出一个小例子表明强关联规则中的项实际上可能是负相关的。 2.对于下面的每个问题，提供一个与市场有关的关联规则的例子，并描述这种关联规则是 否是人们感兴趣的。 (a)一个具有高支持度和高置信度的关联规则； (b)一个具有理论上高支持度但低置信度的关联规则； (c)一个具有低支持度和低置信度的关联规则； (d)一个具有支持度但是高置信度的关联规则； 3.假定大型事务数据库DB的频繁项集已经存储，讨论：如果新的事务集DB加入，在 相同的最小支持度阈值下，如何有效的挖掘全局关联规则？ 4.考虑下面的频繁-3项集的集合： {1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5} 假定数据集中只有5个项。 (a)列出采用F K-1ⅹF1合并策略，由候选产生过程得到的所有候选4-项集。 (b)列出由Apriori算法的候选产生过程得到的所有候选4-项集。 (c)列出Apriori算法候选剪枝步骤后剩下的所有候选4-项集。 5. (a)在item_category粒度(例如，item可以是“Milk”)，对于下面的规则模板： [s,c] 对最大的k，列出频繁k项集和包含最大的k项集的所有强关联规则(包含它们的 支持度s和置信度c)。 (b)在brand-item_category粒度(例如，可以是“Sunset-Milk”)，对于下面的规则 模板： 对最大的k，列出频繁k项集（但不输出任何规则）。 6.假设一个大型商店具有分布在4个站点的事务数据库。每个成员数据库中的事务具有相 同的格式:{}；其中，是事务标识符，而(1)是事务中购买的商品的标识符。提出一个有效的算法，挖掘全局关联规则(不考虑多层关联)。你可以给出算法的要点。算法不必将所有的数据移到一个站点，并且不造成过度的网络通信开销。7.关联规则常常产生大量规则。讨论可以用来减少所产生规则的数量并且仍然保留大部分 有趣规则的有效方法。 8.下面的相依表汇总了超级市场的事务数据。其中，hot dogs表示包含热狗的事务， 表示不包含热狗的事务，hamburgers表示包含汉堡包的事务，表示不包含汉堡包的事务。

关联规则挖掘Apriori算法综述

文献综述 课程名称：科技写作与文献检索 完成题目：关联规则挖掘Apriori算法综述专业班级： 姓名：学号： 完成时间：批阅时间： 指导教师：成绩：

关联规则挖掘Apriori算法综述 摘要：关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则变得极为重要。关联规则挖掘Apriori 算法是关联规则挖掘中的一种经典算法。为此，本文对国内外有关 Apriori 算法的研究现状、算法的原理、优化算法的思想进行了探讨，综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未Apriori 算法的研究方向和应用发展趋势。 关键词：关联规则；数据挖掘；Apriori算法；综述 Abstract：The associative rule mining technique is an important technique in data mining research. Apriori algorithm is a classical algorithm of associative rules. How to dig out the rules of the associated data set from the database in the IT development process is important with increasing of massive data collection and storage. In this paper the principles and optimization idea of Apriori algorithm are discussed and several classical optimization algorithms are analyzed at the same time. Finally the trends of future development are forecasted. Key words：associative rules；massive data；optimization；developmental trends 1.引言 数据挖掘也称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念、规则、规律、模式等形式[1]。大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识，而这两者的结合就促成了数据挖掘技术的产生。数据挖掘是一门交叉性的学科,涉及到机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、数据可视化、高性能计算等多个领域。 关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方向之一，其本质是要找出隐藏在

关联规则挖掘方法的改进

[收稿日期] 2005 08 08 [基金项目] 吉林省科技发展计划项目(20040529) [作者简介] 伊卫国(1979-),男,硕士,主要从事人工智能、数据挖掘研究;卫金茂(1967-),男,博士,副教授,主要从事数据库开 发、数据挖掘研究. [文章编号]1000 1832(2006)02 0015 04 关联规则挖掘方法的改进 伊卫国,卫金茂,王名扬 (东北师范大学物理学院,吉林长春130024) [摘 要] 分析了关联规则的衡量标准,针对其中的缺点和不足,提出了一种匹配度方法用以取代置信度,并将匹配度方法生成的规则与支持度-置信度框架生成的规则进行了比较.结果 表明:用匹配度方法生成的规则不仅前件和后件具有较高的相关性,而且减少了冗余规则的生成. [关键词] 数据挖掘;关联规则;相关性;匹配度 [中图分类号] TP 181 [学科代码] 120 10 [文献标识码] A 0 引言 在交易数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域中的一个非常重要的课题[1].关联规则是发现数据库中不同项之间的联系,这些规则可用于发现顾客购买行为模式,如购买了某些商品对购买其他商品的影响.这样的规则可应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类等. 关联规则的基本问题描述如下:设I {i 1,i 2, ,i m }是二进制文字的集合,其中的元素称为项(item ).定义交易(transaction)T 为项的集合,并且T I ,定义D 为交易T 的集合.设X 是I 中若干项的集合,如果X T ,那么称交易T 包含X .在项目集中所包含的项的个数成为项目集的长度.关联规则是形如X Y 的蕴涵式,这里X !I ,Y !I ,并且X !Y = .规则X Y 在交易数据库D 中的支持度(support )是交易集中包含X 和Y 的交易数与所有交易数之比,记为support (X Y ),即support (X Y )=|{T :X ?Y T ,T #D }|/|D |.规则X Y 在交易集中的置信度(confidence )是指包含X 和Y 的交易数与包含X 的交易数之比,记为confidence (X Y),即confidence (X Y)=|{T :X ?Y T , T #D}|/|{T :X T ,T #D}|. 给定一个交易集D ,挖掘关联规则就是找出支持度和置信度分别大于用户给定的最小支持度(minsup )和最小置信度(minconf )的关联规则.因此挖掘关联规则可分解为如下两个子问题: (1)找出交易数据库D 中所有大于等于用户指定最小支持度的项目集(itemset ).具有最小支持度的项目集称为频集. (2)利用频集生成关联规则.对每一个频集M ,找到M 的所有非空子集m ,若support (M )/support (m )?minconf ,就生成关联规则m (M -m ),support (M )/support (m )为规则m (M -m )的置信度.其中m 定义为规则的前件,M -m 定义为规则的后件. 由于频集的生成需要多次扫描数据库,算法的频率显得非常关键,所以目前许多研究都集中在提高频集生成的算法效率上.R ?Ag raw al 等人提出了apriori 算法 [2] ;Park 等人提出了PH D 算 法.还有许多比较热门的研究课题,如apriori 算法的改进,关联规则的增量更新,有效关联规则的研究,基于神经网络的关联规则等[3-8] .本文主 要讨论如何进一步挖掘有效关联规则. 第38卷第2期东北师大学报(自然科学版) Vol.38N o.22006年6月 Journal of N ortheast N ormal U niversity (N atural Science Edition) June 2006