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基于关联规则的数据挖掘方法研究—加权关联规则挖掘的研究
基于关联规则的数据挖掘方法研究—加权关联规则挖掘的研究
摘要：
随着互联网和信息技术的飞速发展，数据量呈现指数级增长，如何从海量数据中发现有用的信息，已成为当今社会中一个重要且必须解决的问题。数据挖掘应运而生，是去发掘内部的有价值的信息，寻找其中的规律和趋势的过程。在数据挖掘的过程中，关联规则是一个重要的研究方向。本文主要研究基于加权关联规则挖掘方法，讨论加权关联规则的定义、算法原理、优化方法等，通过实验分析加权关联规则在数据挖掘应用中的效果。
关键词：数据挖掘；关联规则；加权关联规则；算法原理；优化方法
1.引言
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一种有效获取数据信息的手段，越来越受到人们的重视。其中，关联规则是一种在数据挖掘中常用的挖掘方式。关联规则研究的核心是从大量的数据中寻找出具有特定的关联关系的属性组合，以此进行有效决策和优化。在关联规则研究中，加权关联规则研究是一个重要的方向。
2.加权关联规则的定义
关联规则是指在大规模数据中不同属性之间的相关性问题，主要包括支持度和置信度两个参数。而加权关联规则是基于关联规则的一种扩展，主要用于挖掘有权值的关联规则。在加权关联规则中，每个项和关联规则都被分配了一个权值，该权值代表着该项或关联规则的重要性。加权关联规则的定义如下：
假设有一个事务集合T={t1,t2,...,tm}，其中每个事务ti包含一组项{ai1,ai2,…,aik}，关联规则X→Y的支持度，定义为数据集中X和Y同时出现的概率；置信度，定义为在X出现的情况下，Y出现的概率；每条关联规则都有一个权重w，其定义为每个项都分配一个权值，而每条关联规则的权重则为其包含的项权值的总和。
3.加权关联规则的算法原理
加权关联规则的算法主要分为两个步骤:建立权重和搜索算法。
3.1建立权重
在进行加权关联规则计算时，首先需要对所关联的项进行权重的设定或计算。常用的加权方式有：基于频次的加权方法、基于信息熵的加权方法、基于树结构的加权方法。
3.2搜索算法
搜索算法一般包括两种：Apriori-based算法和FP-growth算法。
Apriori-based算法原理是基于支持度与置信度来判断关联规则是否重要。Apriori算法先剪除不可能出现的频繁项集，在进行递归搜索以寻找频繁项集及其规则。
FP-growth算法原理是基于频繁项集挖掘。FP-growth建立FP树，再在这个树中找到所有高频的项集。通过递归查找子树，得到所有的高频项集。
4.加权关联规则优化方法
加权关联规则的挖掘方法中，效率和准确性是两个关键点。加权关联规则研究的优化方法包括以下几点:
4.1数据压缩
由于数据量巨大，我们需要对数据进行压缩来减少存储和处理的时间。在这种情况下，我们需要一个压缩技术来压缩数据，如哈希技术和二进制编码技术等。
4.2并行计算
由于数据大小和计算强度，加权关联规则研究中的并行计算是一个重要方面。多处理器并行计算是一种可行的方案，可利用多个CPU或GPU，分别计算数据子集中的加权关联规则。
4.3权重调整
权值调整是优化加权关联规则挖掘效果的一种方法。提到权重调整时，首先要考虑的是如何生成初始权重。可以考虑先构建无权重的关联规则，然后通过机器学习算法学习别名、同义词、相似项、相同属性的规律，得出对各项权值赋予的初始权重值。
5.加权关联规则在数据挖掘中的应用
加权关联规则在实际应用中具有广泛的前景。例如，在电商行业，我们可以针对细分用户进行个性化推荐或定制服务；在医疗领域，加权关联规则可应用于症状与疾病之间的关联性分析。此外，加权关联规则还可以应用于推荐系统、新闻推荐、飞行安全等领域。
6.结论
本文主要研究了加权关联规则挖掘方法的定义、算法原理、优化方法以及其在数据挖掘中的应用。随着科技的不断发展和大数据的普及，加权关联规则挖掘方法越来越受到人们的重视。对加权关联规则挖掘方法的进一步研究和应用，将有助于数据挖掘技术的发展和实际应用。