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关联规则及关联规则增量更新研究
一、引言
随着互联网技术和大数据技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。其中，关联规则挖掘是常见的数据挖掘技术之一。关联规则挖掘可以从数据集中发现物品之间的关联性。例如，在零售行业中，关联规则挖掘可以用于发现哪些商品往往同时被消费者购买。在网络推荐系统中，关联规则挖掘可以用于发现哪些商品或服务可能与用户的兴趣相关。在医疗领域中，关联规则挖掘可以用于发现不同疾病之间的相关性。因此，关联规则挖掘是非常实用的工具。
在关联规则挖掘中，一个经典的问题是如何处理大规模数据集。由于实际数据集通常包含数百万或数十亿的数据项，因此必须使用高效的算法来发现其中的关联性。此外，由于数据集通常会随着时间的推移而不断增长，因此必须考虑到如何增量更新关联规则。
二、关联规则挖掘
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在找到数据集中物品之间的关联规律。其中，物品集合可以是商品、症状、电影或其他任何类型的物品。在关联规则挖掘中，一条规则表示为“如果A出现，则B也很可能出现”。其中，A和B称为项集。如一个购物篮包含牛奶、面包、奶酪和啤酒，可以表示为{牛奶，面包，奶酪，啤酒}。那么，在该购物篮中，出现的关联规则可以是“如果购物车中有牛奶和面包，则很可能有奶酪和啤酒”。
在找出关联规则之前，需要定义关联规则的指标。二元组(X，Y)表示一个项集X和另一个项集Y之间的关联规则，其中Y⊂X。有两个重要的指标：支持度和置信度。支持度表示一个项集在数据集中出现的频率，定义为项集的出现次数与总事务数的比率。置信度是指一个规则的可靠性，表示在包含项集X的交易中，物品集合Y也出现的可能性。
关联规则挖掘的方法通常分为两个阶段。第一阶段是频繁项集发现，通过扫描数据集并确定出现频率高于预定支持度阈值的所有项集。第二阶段是关联规则生成，在所有频繁项集中发现置信度高于预定阈值的关联规则。
三、关联规则增量更新
关联规则挖掘算法需要不断地扫描数据集，因此在动态数据集上进行关联规则挖掘需要考虑增量更新的策略。
增量更新的目标是更新已有的规则，以适应新增数据的变化。具体来说，当数据集中添加、删除或修改了数据项时，必须更新原来的规则，以求得最新的关联性。增量式更新方法可以分为三类：基于合并的增量更新、基于增量计算的增量更新和基于增量挖掘的增量更新。
1.基于合并的增量更新
该方法使用两个数据集的频繁项集，计算它们的支持度并将新的频繁项集合并到一个新的频繁项集中。因此，该方法不需要重新扫描整个数据集，可以减少计算量。然而，该方法需要存储所有的频繁项集，因此不适用于大规模数据集。
2.基于增量计算的增量更新
该方法使用基于增量计算的技术重新计算所有的频繁项集和关联规则。这种方法是最可靠的，因为它可以完全反映数据集的变化。但由于需要重新计算所有的频繁项集和关联规则，因此该方法计算量较大。
3.基于增量挖掘的增量更新
该方法基于前一轮的挖掘结果和新的数据项发现增量关联规则。该方法省略了重复计算工作，因此计算速度较快。然而，由于该方法基于已发现的频繁项集，因此可能会失去一些关联性。
四、结论
关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术，可以在大数据集中发现物品之间的关联性。由于数据集通常会随着时间的推移而不断增加，因此必须考虑增量更新的问题。现有的增量更新方法包括基于合并的增量更新、基于增量计算的增量更新和基于增量挖掘的增量更新。这些方法各有优缺点，应根据应用的需求选择合适的方法。
未来，随着大数据技术的不断发展，关联规则挖掘将在更多的领域得到应用。同时，增量更新方法也将得到进一步的研究和完善，以适应不断增长的数据集。