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基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘
1.引言
随着数据挖掘技术的发展和应用范围的扩大，关联规则挖掘作为其中的一种技术，已经被广泛地应用于市场营销、货物库存管理、广告推荐、医疗诊断等各个领域。关联规则挖掘通常是从大规模数据中寻找相关性的过程，其中，项权值变化是关联规则挖掘的一个重要的问题，因为在实际应用中，不同项之间的权值在时间和空间上都可能会发生变化。因此，本论文针对基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘进行了研究。
2.相关工作
在关联规则挖掘领域中，通常采用Apriori算法、FP-Growth算法等方法进行挖掘。这些方法开发了一些基于支持度和置信度的算法，以对项集进行挖掘，但并没有考虑到项权值的变化问题。一些学者开始关注此问题，通过综合应用动态模型和贪心算法来处理项权值变化问题。但这些方法大多仅适用于静态或动态数据集中仅有少量变化的情况。
3.方法
为了解决基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘的问题，本文提出了一种新的方法。本方法分为以下两个步骤：
步骤一：构造动态加权矩阵。在动态加权矩阵中，每个元素的权值在时间和空间上都可能发生变化。在其中，时间桶和空间桶的使用可以处理数据流中的孤立点和不完整数据。
步骤二：使用动态加权矩阵进行关联规则挖掘。在此步骤中，采用了动态Apriori算法。对于每个项，计算其当前的支持度，并根据支持度过滤掉不需要的项。
4.实验结果
为了验证方法的有效性，本文在UCI数据集上进行了实验。实验结果表明，本方法相对于传统关联规则挖掘方法能够更好地处理项权值变化，准确性和效率都得到了显著的提升。
5.结论
本文提出了一种基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘方法，并在UCI数据集上进行了实验验证。实验结果表明，本方法可以更好地处理项权值变化问题，具有更好的准确度和效率。因此，本方法可以应用于各种领域，如移动广告推荐、在线销售等。未来的研究方向可以是更为复杂的数据结构和更快速的算法，以更好地处理动态数据。