流式数据上关联规则挖掘研究综述
颜雪松,-关联规则挖掘综述
收稿日期:2001 12 14;修返日期:2002 04 28基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB006)关联规则挖掘综述*颜雪松,蔡之华,蒋良孝,贺 毅(中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074)摘 要:介绍了关联规则挖掘的一般概念,并进一步导出它的一般框架;同时对一些典型算法进行了分析和比较,介绍了关联规则的应用;最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
关键词:关联规则;频繁项目集;深度优先遍历;宽度优先遍历中图法分类号:TP301 6 文献标识码:A 文章编号:1001 3695(2002)11 0001 04Survey of Association Rule MiningYAN Xue song,CAI Zhi hua,JIANG Liang xiao,HE Yi(Colle ge o f Information Enginee ring ,China Unive rsit y o f Geosc ienc es,Wuhan Hubei 430074,China)Abstract:In this paper we explain the fundaments of association rule mining and moreover derive a general framework.At the sametime compares and analyses some typical algorithms,introduces the application of the association rules.At the end,views some future directions in association rule generation.Key w ords:Association Rule;Frequent Itemsets;DFS;BFS1 引言面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识是一项非常艰巨的任务。
关联规则挖掘算法综述-Read
关联规则挖掘算法综述摘要本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法，列举了一些关联规则挖掘算法并简要分析了典型算法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
1 引言关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。
它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题[AIS93b]，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。
最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[HPY00]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。
也有一些工作[KPR98]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
2 基本概念设I={i1,i2,..,im}是项集，其中ik(k=1,2,…,m)可以是购物篮中的物品，也可以是保险公司的顾客。
设任务相关的数据D是事务集，其中每个事务T是项集，使得TÍI。
设A是一个项集，且AÍT。
关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A Þ B，AÌI, AÌI，且A∩B=F。
关联规则具有如下两个重要的属性：支持度: P(A∪B)，即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。
置信度: P(B｜A)，即在出现项集A的事务集D中，项集B也同时出现的概率。
同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。
流数据挖掘综述
1
在这 3 种 模 型中 , T urnstile 是最 具 一般 性 的 数 据流 模 型 , 其适用范围最广 , 也最难处理。流数据分类与聚类通常使 用的是时序模型 , 它们将 数据流 中的每 个数据 项看作 一个独 立的对象。若将 A [ j ] 记为信号 j 出现的次数 , 则流 数据频繁 模式挖掘通常使用的是 Cash R eg ister 模型 , 只允许 数据的插 入。也有算 法研究了同时存在数据插入和删除时的流数据频 繁模式挖掘问题。此时 , 算法应用的 是数据流 的 T urnstile 模 型。 由于数据流是一个长期、 动态的过程 , 部分算法在处理数 据流时并不是将所有的数 据流数据 作为处 理对象 , 而 是根据 应用需求选取某个时间范围内的数据进行处理。按算法处理 数据流时所选取的时序范围 , 数据流模型可分 为以下几类 [ 9] : ( 1) 快照模型 ( snapshot mo del) : 处 理数 据的 范围限 制在 两个预定义的时间戳之间。 ( 2) 界标模型 ( landmar k model) : 处 理数据 的范围 从某一 个已知的初始时间点到当前时间点为止。 ( 3) 滑动窗口模型 ( sliding w indo w model) : 处理数据的范 围由某个固定大小的滑动 窗口确定 , 此 滑动窗 口的终 点永远 为当前时刻。其中 , 滑动 窗口的 大小可以 由一个 时间区 间定 义 , 也可以由窗口所包含的数据项数目定义。 在这 3 种模型中 , 界标 模型和 滑动窗 口模型 是采用 得比 较多的模型。界标模型通常将数据流的起始点作为数据处理 的初始时间点。此时 , 算法对数据流中所有数据进行处 理 , 数 据流上只存在插入操作。在 滑动窗 口模型 中 , 窗 口随着 数据 的流入向前滑动 , 窗口 中存在 数据的 插入和 删除。滑动 窗口 模型非常适用于只要求对最近时间段内的数据进行处理的应 用。
关联规则挖掘算法的研究与应用
关联规则挖掘算法的研究与应用引言：关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要工具之一，在商业、医疗等领域有着广泛的应用。
通过挖掘数据集中的关联规则，可以发现数据之间的潜在关联关系，为决策提供支持与指导。
本文将对关联规则挖掘算法的研究和应用进行探讨，并分析其在实际问题中的应用效果。
一、关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法是通过寻找数据集中的频繁项集和关联规则来揭示数据之间的相关性。
算法的基本原理包括：支持度和置信度的计算、频繁项集的挖掘和关联规则的生成。
1. 支持度和置信度的计算：支持度表示一个项集在整个数据集中出现的频率，而置信度表示一个关联规则的可信度。
通过计算支持度和置信度，可以筛选出具有一定频率和可信度的项集和关联规则。
2. 频繁项集的挖掘：频繁项集是指在数据集中出现频率达到预定义阈值的项集。
挖掘频繁项集的常用算法有Apriori算法、FP-growth算法等。
Apriori算法是一种基于逐层搜索的算法，在每一层中利用候选项集生成频繁项集。
而FP-growth算法是一种基于树结构的算法，通过构建FP树和挖掘频繁模式来实现。
3. 关联规则的生成：在挖掘到频繁项集之后，可以利用这些频繁项集生成关联规则。
关联规则的生成常采用Apriori原理，即从频繁项集中根据最小置信度阈值生成关联规则。
二、关联规则挖掘算法的研究进展随着数据挖掘技术的发展，关联规则挖掘算法也得到了不断的改进与扩展。
研究者们提出了许多新的算法和改进方法，以提高关联规则的挖掘效果。
1. 改进的关联规则挖掘算法：针对传统算法在挖掘大规模数据时效率低下的问题，研究者们提出了一些改进的算法。
例如，有基于GPU加速的算法、并行化的算法以及基于增量挖掘的算法等。
这些算法通过利用硬件加速和并行计算技术，可以大幅提升挖掘速度。
2. 多维度关联规则挖掘：除了在单一维度上挖掘关联规则，研究者们还尝试在多维度上进行关联规则的挖掘。
多维关联规则挖掘算法可以同时挖掘多个维度中的关联规则，从而发现更加丰富和准确的关联关系。
关联规则挖掘Apriori算法研究综述
关键词 ：关联 规则 ；海量数据 ；算法优化 ；发展 趋势 中图分类号 ： Ｐ １ Ｔ ３ １ 文献标 志码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ６ ８ ２ （０ ０ — — ３ １ ０ — ２ ８２ １ ）９ １ ０ ２ １
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大数据分析中的关联规则挖掘技术综述
大数据分析中的关联规则挖掘技术综述摘要：随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的挑战。
为了从大数据中发现有价值的信息和知识，关联规则挖掘技术应运而生。
本文对大数据分析中的关联规则挖掘技术进行了综述，包括关联规则挖掘的基本概念、算法原理以及应用领域。
通过理解和掌握这些技术，企业和组织可以更好地利用大数据分析提供的洞察力，并在决策和业务中获得竞争优势。
1. 引言在大数据时代，人们面临着处理和分析海量数据的挑战。
大数据分析成为了企业和组织获取有价值信息和知识的重要手段。
关联规则挖掘技术是大数据分析中的一项关键技术，它可以帮助人们发现数据中隐藏的关联关系和模式。
本文将对关联规则挖掘技术进行综述，旨在提供关联规则挖掘技术在大数据分析中的应用价值和工作原理。
2. 关联规则挖掘的基本概念关联规则是在大数据分析中用于描述数据项之间的关联关系的一种方法。
关联规则通常采用“A -> B”的形式，表示前项A与后项B之间存在一定的关联性。
关联规则的两个重要指标是支持度（support）和置信度（confidence）。
支持度表示规则在数据集中出现的频率，而置信度表示规则的可靠性。
3. 关联规则挖掘的算法原理在大数据分析中，有许多关联规则挖掘算法可供选择。
其中最常用的算法包括Apriori算法、FP-growth算法和ECLAT算法。
Apriori算法是一种基于候选项生成和剪枝的算法，它通过迭代生成频繁项集来找到关联规则。
FP-growth算法是一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法，它通过构建频繁模式树来发现频繁项集。
ECLAT算法是一种基于垂直数据存储格式的关联规则挖掘算法，它可以有效地处理高维数据。
4. 大数据分析中的关联规则挖掘应用关联规则挖掘技术在大数据分析中有广泛的应用。
其中之一是市场篮子分析，通过挖掘超市购物篮中不同商品之间的关联规则，可以帮助超市实现精准营销和商品推荐。
另一个应用是网络流量分析，通过关联规则挖掘可以发现网络中的异常行为和潜在威胁。
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇基于关联规则数据挖掘算法的研究1基于关联规则数据挖掘算法的研究随着信息时代的快速发展和数据储存技术的不断提升，数据挖掘变得越来越重要。
它能够从大量的数据中找到内在的模式和规律，有助于人们更好地理解数据背后的本质。
关联规则是数据挖掘中最常用的方法之一，它能够发现数据集中项之间的关系，即根据一些已知的事件或属性，推断出一些新的事件或属性。
本文将着重讲述基于关联规则数据挖掘算法的研究。
一、基本概念关联规则是数据挖掘中研究项之间关联关系的方法，它描述了一种频繁出现的事物之间的关系。
举个例子，如果超市销售数据中每位购买了尿布的顾客都会购买啤酒，那么这两个项（尿布和啤酒）之间就存在关联关系。
关联规则有两个部分：前项和后项。
前项是指已知的、出现频率高的事件或属性，后项是根据前项推断出的可能相关的事件或属性。
关联规则还包括支持度和置信度两个指标。
支持度是指所有包含前项和后项的交易占总交易数的比例，而置信度是指含有前项和后项同时出现的交易占包含前项的交易的比例。
二、关联规则算法1、Apriori算法Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。
它的工作流程是先从单项集开始，不断推算出更高维度的项集，再检查每个项集的支持度。
如果支持度高于预设的最小值，那么这个项集就被认为是频繁项集。
Apriori算法的优点是简单高效，但是它的缺点是在大规模数据中存在较高的时间和空间复杂度。
2、FP-Growth算法FP-Growth算法同样用于发现频繁项集，它的工作流程是构建一棵FP树，然后根据FP树的特性，进行递归寻找频繁项集。
相比Apriori算法，FP-Growth的优势在于减少了I/O开销，适应于分布式环境。
三、应用实例关联规则算法在现实中的应用十分广泛。
比如，在电子商务平台中，我们可以根据用户购买历史，对商品进行关联分析，根据用户购买A商品的同时购买B商品的规律，来推荐B商品给用户。
在医学领域，我们可以根据患者的病历和病情，进行关联挖掘，找到不同病例之间的共同点，为医生提供辅助诊断。
大数据挖掘中的关联规则挖掘技术研究
大数据挖掘中的关联规则挖掘技术研究一、背景介绍随着互联网的快速发展、物联网技术的日益普及和物理设备的广泛部署，世界上的数据量正在以惊人的速度快速增长。
在这种大数据时代，如何在数据海洋中寻找价值成为一个挑战。
关联规则挖掘技术正是解决这个问题的一种有效方式。
二、关联规则挖掘技术的概念与基础1. 关联规则挖掘的定义关联规则挖掘是指在大规模数据集中查找项集之间显著关联或相关性的过程。
该过程通常遵循两个阶段：a. 生成候选项集在此阶段，我们要从大规模的数据集中生成可能存在相关性的所有项集。
例如，在购物篮中，任何两种商品之间的交叉可能都是一个项集。
b. 验证和产生关联规则该阶段是验证生成的项集是否是相关的。
当成对的项集之间的相关性得到确定时，就生成了关联规则。
2. Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘的常用算法之一。
其基本思想是通过使用候选集合来推断出其他的关联关系。
在Apriori算法中，所有的项集都在一个频繁项集的过程中找到。
如果成对的项集之间的相关性超过预先设定的阈值，则会形成关联规则。
三、关联规则挖掘技术的应用1. 市场分析商家可以通过关联规则挖掘技术分析客户的购买行为和偏好，了解哪些商品被消费者同时购买，从而根据这些信息进行营销活动。
2. 医疗领域医疗机构可以使用关联规则挖掘技术分析患者的病例信息和治疗结果，得出治疗的最佳方案。
3. 安全领域安全机构可以使用关联规则挖掘技术实现异常检测。
例如，通过分析网络安全事件的相关数据，可以发现与网络攻击有关的异常模式。
四、关联规则挖掘技术的挑战和解决方案1. 大规模数据集解决大规模数据集的挑战，可以采用分布式处理和并行计算的方式。
例如，可以使用MapReduce并行计算框架来处理大数据集。
2. 维度灾难在处理高维数据时，需要消除维度灾难。
可以采用特征选择或特征降维等技术来解决。
3. 数据稀疏性在数据集中，往往会存在大量的数据不相关。
可以使用稀疏矩阵来帮助解决问题。
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静 态数据 相 比， 式数据 上 关联 分析 面 临极 大的 资源挑 战。提 出了流式数 据上 关联规 则 的形 式化 定 义和基 本挖 流
掘 算法 ， 系统地 回顾 了近 年 来流 式数 据 上关联 规 则挖 掘 的研 究进展 ， 细分 析 了 目前挖 掘 算 法研 究 中存 在 的 主 详 要 问题和 解决途 径 ， 阐述 了未来 的研 究 方向 。 关键 词 ：数 据挖 掘 ；数据 流 ；关联 规 则 ； 繁 项集 ； 频 频繁 模 式 ； 知识 发现
第２ ７卷 第 ９期 ２１ ０ ０年 ９月
计 算 机 应 用 研 究
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流 式 数 据 上 关 联 规 则 挖 掘 研 究 综 述
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中图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ １
文献标 志码 ：Ａ
文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ）９ ３ ０ —５ ０ １ ３９ （ ０ ０ ０ —２ １ ０
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朱 小栋 沈 国华 ，
（ ．上 海理 工 大学 管理 学院 信 息管理 与电子 商务研 究所 ， 海 ２ ０ ９ ； ．南京航 空航 天 大学 信 息科 学 与技 术 １ 上 ００ ３ ２ 学 院 ，南京 ２ ０ １ ） １０ ６ 摘 要 ：当前许 多工程 领域 产 生大量 高速 实 时的流式 数据 ， 于流 式数 据 的 关联 规 则挖 掘 应 用广 泛 ， 传 统 的 基 与
ｔ ｓｒ ａ ａａ ａ ａ ｙ ｉ ａ ｅ ｒ ａ ｈ ｌｅ ｇ ｎ ｔ ｒ ｆｒ ｓ ｕ ｃ ｓ ａ， ｔｅ ｍｓ ｄ ｔ ｎ ｌ ｓｓｆｃ ｓｇ ｅ ｔｃ ａｌ ｎ ｅ ｉ ｅ ｍｓｏ ｅ ｏ ｒ ｅ ．Ａｓ ｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｎｎｇ ｉ ｔ ｔｅ ｍｓ ａｔａ ｔｍｕｃ ｔ ｓ ｃａ ｉｎ ｒ ｌ ｓｍｉ ｉ ｎ ｄａａ ｓｒ ａ ｔｒ ｃ ｈ ａ— ｔｎ ｉｎ ｄ ｏ ｉ ｉｎ ｆｃ ｎｔａ ｐ ｉａ ｉｎ ｉ ｎ ｕｓｒｅ ．Ｔｈ ｓｐ ｐｒｐ ｅ ｅ ｔｄ ｒ ｌｔｄ ｏ ｍａ ｅ ｎｉ ｏ ｓｏ ｓｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｎ ｈｅ ｅ ｔｏ ｕｅ ｔ ｔ ｓｇ ｉ ａ ｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｉ ｄ ｔｉ ｓ ｓ ｉ ｉ ａ ｒ ｓ ｎｅ ｅ ａｅ ｆ ｒ ｌｄ ｆ ｔ ｎ ｆａ ｓ ｃ ａｉｎ ｒ ｌ ｓａ ｄ ｔ ｉ ｉ ｂ ｓｃ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｓ ｏ ｉｔｏ ｕｅ ｎ ｎ ｎ ｔ ｔｅ ｍｓ Ｂａ ｅ ｙｓｅ ｔｃ ｉ ｖ ｓｉａｉ ｎ ｏ ｓ ｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｎ ｎ ｅ ａ ｉ ｌｏｉｈ ｆｒａ ｓ ｃａ ｉｎ ｒ ｌ ｓｍｉ ｉ ｇ ｉ ｄａａ ｓｒ ａ ． ｓ ｄ ｏｎ ｓ ｔｍａ ｉ ｎ ｅ ｔｇ ｔｏ ｆａ ｓ ｃａｉｎ ｒ ｌ ｓｍｉ ｉ ｇ ｒ — ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｓｒ ａ ａａ．ａ ａｙ ｅ ｓ ｕ ｓ ａ ｄ ｈｏ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｖ ｄ ｉ ｕｒｅ ｔｌｔｒ ｔ ｅ ． Ａｌｏ ｄｓ ｕｓｅ ｈｅ ｆ ｕ ｅ ｄｒ ｃ ｅ ｒ ｈ ｓｏ ｔｅ ｍｓ ｄ ｔ ｎ ｌｚ ｄ ｉｓ ｅ ｎ ｗ ｈ ｙ ｗｅ ｅ ｒ ｓ ｌ ｅ ｎ ｃ ｒ ｎ ｉｅ ａｕｒ ｓ ｓ ｉｃ ｓ ｄ ｔ ｕｔｒ ｉｅ —
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