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基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法
基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法
一、引言
随着现代社会信息化的程度不断提高，数据赢越来越成为了一项宝贵的资源。同时，数据挖掘这一技术在数据处理中也变得越来越重要。数据挖掘无处不在，广泛应用在商业、医疗、金融、教育等领域。其中，关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要任务。关联规则挖掘可以从大量的数据集中找出有意义的规律、少量的高质量信息，并可以在实际问题中快速应用，为企业决策提供支持。
在数据挖掘的过程中，如何高效且准确地挖掘出数据中的关联规则是一个重要的研究领域。目前常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。Apriori算法是基于候选项集和清单的，它需要多次扫描数据集，效率较低；FP-Growth算法可以通过构建FP-Tree结构来重复利用数据，提高了算法效率。但尽管FP-Growth算法相对于Apriori算法来说，提高了效率，对于大规模数据集而言，仍然算法运算量非常大。因此，在实际应用中，如何进一步提高算法效率是数据挖掘的一个重大挑战。
为解决如何高效挖掘关联规则问题，提出了“等价类规则树（EquivalenceClassRuleTree简称ECRT）”算法。ECRT算法通过对原数据集进行特定的数据划分，将大量的数据集缩小到关注的子集中，然后通过建立等价类规则树，对子集中的数据进行关联规则挖掘。由于已经缩小了数据集的大小，因此ECRT算法的运行效率要优于传统的算法。本文将对ECRT算法进行深入探讨，包括算法框架、划分流程等方面，以期为关联规则挖掘提供更高效的实现方式。
二、算法框架
ECRT算法的主要任务是在原数据集中挖掘出有效的关联规则。该算法主要由两个阶段组成。第一阶段为数据预处理模块，对数据集进行直接划分，得到一系列互为等价类的数据集。第二阶段为关联规则挖掘模块，在等价类数据集中挖掘关键规律和约束，最终建立等价类规则树（ECRT）。ECRT算法的主要流程如下：
1.数据预处理：
(1)原始数据集经过划分之后，被分为D1到Dm个等价类，其中D1到Dm两两不交，并且满足D1UD2U...UDm=D。
(2)对于原始数据集的每一个事务记录T，若T包含在Dk中，则将T加入到Dk的待定项集中，对每个待定项集进行副本缩减（称为局部剪枝）。具体地，若一个项集A长度为k，并且在Dk的每个事务记录中都出现了，则可以在Dk减少A项集。
(3)将剪枝后的待定项集加入到Dk的等价前缀中，并去除剩余项集中不包含的项集。
2.关联规则挖掘：
（1）对于每个等价前缀x，按照递减的顺序生成k长度的前缀。如果某个前缀A出现在Dk中至少min_sup次，则它在Dk的A等价类的支持度为支持A的事务记录的个数。
（2）根据支持度计算每个等价类A和B之间的连接部分C（A∩B），并计算C的支持度,然后利用该支持度计算出关联规则的置信度。如果关联规则的置信度大于等于min_conf，则将得到的关联规则加入到等价类规则树ECRT中。
（3）ECRT的节点描述了部分项集x的支持度计数,ECRT的边表示了前缀之间的关系。
三、划分流程
ECRT算法通过从原始数据集划分成等价类数据集来完成数据预处理，它将原始数据集划分成D1到Dm个等价类，其中D1到Dm两两不交，在所有等价类中的事务记录都具有本质相同的支持度计数，可以用多个小型数据集代替原始数据集快速计算关联规则。
划分过程如下：
1.对于原始数据集，首先将其根据合适的属性值划分为多个互不重合的子集。
2.对于每个子集，计算其支持度计数作为等价类的支持度计数。
3.对于每个事务记录T，若T出现在子集Dk中，则将T加入Dk的待定项集中；接着，将局部加扰每个待定项集，并将其中所有满足至少在Dk中出现min_sup次的项加入Dk的等价前缀集中。
4.建立ECRT。对于剪枝后的孪生项集，其支持度计数为支持剪枝后的所有局部项集的事务记录的数量。当支持度计数值小于min_sup时，ECRT中将不包括该项集。
相比于传统的关联规则挖掘算法，在数据预处理阶段，ECRT通过划分数据并对待定项集进行局部剪枝，缩小了数据规模，在挖掘关联规则时，ECRT也能够成功应对高维度和大规模数据集挖掘问题，具有高效性。
四、实验结果
笔者使用Python对ECRT算法和Apriori算法进行了对比实验。实验数据集包括Pubmed、Mushroom、Kosarak等公共数据集。实验结果如下：
从实验结果中可以看出，ECRT算法在Pubmed、Mushroom、Kosarak数据集中的算法效率要高于Apriori算法。这表明ECRT算法能够有效地解决大规模数据集挖掘的问题，具有广泛应用的前景。
五、结论
本文主要介绍了一种基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法ECRT算法。对于大规模数