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基于属性层次的规则挖掘方法研究
基于属性层次的规则挖掘方法研究
摘要：属性层次在数据挖掘领域中起着重要的作用，它可以帮助我们分析和理解数据的关系并发现重要的规则。本论文针对基于属性层次的规则挖掘方法进行研究，介绍了属性层次的概念和意义，并提出了一种基于属性层次的规则挖掘方法。该方法结合属性层次结构和关联规则挖掘技术，能更准确地挖掘出隐藏在数据中的规则，进而对数据进行进一步分析和预测。
1.引言
随着数据量的增大和数据复杂性的提高，传统的数据挖掘方法已经无法满足人们对数据分析和预测的需求。因此，研究新的数据挖掘方法成为一项紧迫的任务。属性层次在数据挖掘中被广泛应用，它可以将多个属性组合成有意义的层次结构，并分析它们之间的关系。
2.属性层次的概念和意义
属性层次是一种将多个属性组合成有层次结构的方法，通过将属性进行分层，可以更好地理解属性的关系和层次结构。属性层次能够帮助我们快速发现并识别具有重要意义和影响的属性，并在数据分析和预测中起到重要的作用。
3.基于属性层次的规则挖掘方法
基于属性层次的规则挖掘方法综合了属性层次结构和关联规则挖掘技术，通过构建属性层次结构，并在其中挖掘关联规则，从而挖掘出数据中隐藏的规则。该方法包括以下几个步骤：
3.1构建属性层次结构
首先，需要确定属性层次结构中的各个层次和属性。根据对数据的理解和需求，在属性层次结构中定义各个层次，并将相应的属性归类到各个层次中。
3.2数据预处理
在进行规则挖掘前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、数据离散化和数据规范化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3.3关联规则挖掘
在属性层次结构中，通过关联规则挖掘技术来发现隐藏在数据中的关联规则。关联规则挖掘是一种寻找具有频繁出现的项集之间关系的技术，它可以帮助我们发现属性层次结构中的重要关联规则。
3.4规则筛选和评估
在挖掘出关联规则后，需要对这些规则进行筛选和评估，以确定其质量和重要性。常用的规则评估指标包括支持度、置信度和提升度等。
4.实验结果和分析
我们使用某公司的销售数据作为实验数据，通过上述方法进行规则挖掘，并得到了一些有意义的规则。通过对实验结果的分析，我们发现这些规则能够有效地反映数据之间的关系，并为公司的营销决策提供有价值的参考。
5.总结和展望
本论文对基于属性层次的规则挖掘方法进行了研究，通过结合属性层次结构和关联规则挖掘技术，我们可以更准确地挖掘数据中隐藏的规则。然而，该方法仍存在一些不足之处，例如在构建属性层次结构时对领域知识的依赖程度较高，需要更多的研究和改进。未来，我们将进一步完善该方法，并在其他数据集上进行验证，以提高其准确性和实用性。
关键词：属性层次；规则挖掘；关联规则；数据分析；数据预测