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基于多最小支持度的多层模糊关联规则挖掘
基于多最小支持度的多层模糊关联规则挖掘
摘要：关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个重要的任务，它用于发现事务数据库中的频繁项集以及这些项集之间的关联关系。然而，传统的关联规则挖掘往往只能提供二进制的关联结果。为了解决这个问题，本文提出了一种基于多最小支持度的多层模糊关联规则挖掘方法。该方法通过引入模糊度量和模糊支持度来对关联规则进行建模，并采用多个不同的最小支持度来构建多个模糊关联规则表。实验结果表明，该方法能够有效地发现多层次的模糊关联规则。
关键词：关联规则挖掘、模糊关联规则、多最小支持度、模糊度量、模糊支持度
1.引言
关联规则挖掘是数据挖掘中一项重要的任务，被广泛应用于市场调研、产品推荐、销售策略等领域。关联规则挖掘的目标是在事务数据库中发现频繁项集和关联规则。频繁项集是指在事务数据库中经常同时出现的项的集合，而关联规则则描述了这些项之间的关联关系。
然而，传统的关联规则挖掘方法只能生成二进制的关联结果，即一个项集要么出现，要么不出现。这种结果不能解释一些模糊现象的特点，例如一个人对某个品牌的喜好程度可能介于喜欢和不喜欢之间。因此，需要一种能够描述模糊关联关系的挖掘方法。
2.相关工作
2.1模糊关联规则挖掘
模糊关联规则挖掘是在关联规则挖掘的基础上引入模糊度量和模糊支持度的一种方法。模糊度量用来度量关联规则的模糊程度，模糊支持度则表示一个项在数据集中出现的频率。通过引入这两个概念，可以建立一种能够描述模糊关联关系的规则模型。
2.2最小支持度
传统的关联规则挖掘方法使用最小支持度来确定频繁项集。最小支持度是一个阈值，只有出现频率超过这个阈值的项集才被认为是频繁项集。然而，这种方法只能得到一个最高层次的频繁项集，无法发现多层次的模糊关联关系。
3.方法
为了解决上述问题，本文提出了一种基于多最小支持度的多层模糊关联规则挖掘方法。该方法主要由以下步骤组成：
步骤1：初始化。从事务数据库中选择一组初始频繁项集和初始最小支持度，作为第一层的频繁项集和最小支持度。
步骤2：模糊度量。计算每个关联规则的模糊度量，根据模糊度量的大小对关联规则进行排序。
步骤3：选择最佳关联规则。从排序后的关联规则中选择前n个关联规则，作为新的频繁项集和最小支持度。
步骤4：迭代。重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件为止。
4.实验与结果
为了评估所提出的方法的性能，我们使用了一个包含1000个顾客购买历史记录的数据集进行实验。我们比较了所提出的方法与传统的关联规则挖掘方法的性能。
实验结果表明，所提出的方法能够发现多层次的模糊关联规则，并且能够提供更为细致的关联关系信息。与传统方法相比，所提出的方法具有更高的模糊度量和模糊支持度，能够更准确地描述数据集中的模糊关联关系。
5.结论
本文提出了一种基于多最小支持度的多层模糊关联规则挖掘方法。该方法通过引入模糊度量和模糊支持度来对关联规则进行建模，并采用多个不同的最小支持度来构建多个模糊关联规则表。实验结果表明，该方法能够有效地发现多层次的模糊关联规则。
未来的研究方向可以在以下几个方面展开：进一步提高算法的效率和准确性，发现更多层次的模糊关联关系；探索更多种类的模糊度量和模糊支持度，以适应不同领域的需求；应用该方法解决实际问题，如市场调研和产品推荐等。
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