基于概念格的多值属性关联规则挖掘.docx

基于概念格的多值属性关联规则挖掘
概念格是基于格论发展起来的一种概念形式化方法，它通过概念的概括和特化，将概念形成一个有层次的结构。在数据挖掘领域，概念格被广泛应用于关联规则挖掘、分类和聚类等任务中。本文将重点介绍基于概念格的多值属性关联规则挖掘。
多值属性是指一个元素可能对应多个属性值的情况，如一个商品可能有多个颜色、多个尺寸等。在多值属性关联规则挖掘中，我们希望找出满足一定频繁度和置信度阈值的多值属性关联规则。
基于概念格的多值属性关联规则挖掘主要分为以下几个步骤：
（1）建立概念格
对于给定的数据集，我们需要建立一个概念格，将数据集中的每个元素表示为属性值的集合。例如，对于一组商品数据集，每个商品可能有多个颜色和尺寸，我们可以将每个商品表示为一个属性值的集合，如{颜色：红、尺寸：XL}。然后，我们可以将这些属性值的集合组成一个概念格。
（2）计算频繁度
在概念格中，每个属性值的集合对应一个概念，每个概念都有一个父概念和多个子概念。我们可以用频繁度来衡量每个概念的重要性，频繁度定义为概念对应的属性值的集合在数据集中出现的次数。具体而言，我们可以从下向上依次计算每个概念的频繁度，直到计算出整个概念格的频繁度为止。
（3）计算置信度
在概念格中，一个概念的子概念包含了该概念的所有属性值，我们可以用置信度来度量一个概念与其子概念之间的关联程度。置信度定义为一个概念（称为前提概念）和它的某个子概念（称为结论概念）同时出现的频率除以前提概念出现的频率。具体计算方法为，对于一个前提概念，我们遍历它的所有子概念，计算子概念与前提概念的置信度。然后，我们可以选择满足一定频繁度和置信度阈值的多值属性关联规则进行挖掘。
（4）输出关联规则
在挖掘出符合条件的多值属性关联规则后，我们需要对结果进行输出。输出内容包括前提概念、结论概念、支持度和置信度等信息。支持度表示一个规则在数据集中出现的频率，置信度表示一个规则在前提概念和结论概念同时出现的频率除以前提概念出现的频率。
总的来说，基于概念格的多值属性关联规则挖掘是一种有效的数据挖掘方法，它能够帮助我们从多值属性数据中发现有用的规律和知识。然而，在实际应用中，我们还需要考虑到计算效率和结果解释等方面的问题，以便更好地利用这种方法挖掘出有用的关联规则。