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基于兴趣度的关联规则挖掘
基于兴趣度的关联规则挖掘
摘要：关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术，它能够从大规模数据集中发现有趣的关联关系。在传统的关联规则挖掘中，常常只考虑了频繁项集之间的关联性，但忽视了项集的兴趣度。本文提出了一种基于兴趣度的关联规则挖掘方法，通过引入兴趣度度量，能够更准确地描述关联规则的有趣程度，并对方法进行了实验验证。
关键词：关联规则挖掘；兴趣度；频繁项集；有趣程度
1.引言
关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘技术，它能够从大规模数据集中发现项集之间的关联关系。传统的关联规则挖掘主要关注频繁项集的挖掘和关联规则的生成，但忽视了关联规则的兴趣度。兴趣度反映了关联规则的有趣程度，是进行关联规则挖掘的重要指标。因此，在本文中，我们提出了一种基于兴趣度的关联规则挖掘方法，通过引入兴趣度度量，能够更准确地描述关联规则的有趣程度。
2.相关工作
传统的关联规则挖掘方法主要有Apriori算法和FP-growth算法。Apriori算法通过迭代生成频繁项集，然后利用频繁项集生成关联规则。但Apriori算法需要多次扫描数据库，计算开销较大。FP-growth算法通过构建频繁项集的树形结构，避免了多次数据库扫描的问题，提高了效率。然而，这些传统方法都没有考虑兴趣度的度量，因此无法准确描述关联规则的有趣程度。
3.方法提出
在本文中，我们提出了一种基于兴趣度的关联规则挖掘方法。首先，我们引入了兴趣度的概念，并定义了一种兴趣度度量方法。兴趣度度量基于两个关联规则的支持度和置信度，通过计算其比值来描述关联规则的有趣程度。然后，我们利用这种兴趣度度量方法来对生成的关联规则进行排序，选取具有高兴趣度的关联规则。
具体步骤如下：
步骤1：构建频繁项集
利用传统的关联规则挖掘方法，如Apriori算法或FP-growth算法，构建频繁项集。
步骤2：计算兴趣度
对于每个频繁项集，生成其所有的关联规则，并计算每个关联规则的支持度和置信度。然后，根据定义的兴趣度度量方法，计算每个关联规则的兴趣度。
步骤3：排序
根据计算得到的兴趣度，对关联规则进行排序。选取具有高兴趣度的关联规则作为挖掘结果。
4.实验验证
为了验证提出的基于兴趣度的关联规则挖掘方法的有效性，我们进行了一系列实验。实验数据集是一个包含大量交易记录的超市销售数据集。我们分别使用传统的Apriori算法和FP-growth算法以及提出的方法进行关联规则挖掘，并比较它们的兴趣度表现。
实验结果表明，利用提出的方法挖掘出的关联规则具有更高的兴趣度，能够更准确地描述项集之间的关联关系。与传统方法相比，提出的方法在兴趣度指标上有了显著的提升。
5.结论
本文提出了一种基于兴趣度的关联规则挖掘方法，通过引入兴趣度度量，能够更准确地描述关联规则的有趣程度。实验证明，提出的方法在兴趣度指标上有了显著的提升。未来的工作可以进一步优化兴趣度度量方法，以提高关联规则挖掘的准确性和效率。
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