三關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘理論-資料下載頁
2025-07-18 00:26本頁面
【正文】 不同層次使用不同的最小支持度： 每個(gè)層次都有自己的最小支持度。較低層次的最小支持度相對較小，而較高層次的最小支持度相對較大。這種方法增加了挖掘的靈活性。但是，也留下了許多相關(guān)問題需要解決： ? 首先，不同層次間的支持度應(yīng)該有所關(guān)聯(lián)，只有正確地刻畫這種聯(lián)系或找到轉(zhuǎn)換方法，才能使生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則相對客觀。 ? 其次，由于具有不同的支持度，層間的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘也是必須解決的問題。例如，有人提出層間關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)該根據(jù)較低層次的最小支持度來定。 16 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 ? 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則可以有： ? 維內(nèi)的關(guān)聯(lián)規(guī)則： 例如，“年齡（ X， 20~30） ^職業(yè)（ X，學(xué)生） =購買（ X，筆記本電腦）”。這里我們就涉及到三個(gè)維：年齡、職業(yè)、購買。 ? 混合維關(guān)聯(lián)規(guī)則： 這類規(guī)則允許同一個(gè)維重復(fù)出現(xiàn)。例如，“年齡（ X， 20~30） ^購買（ X，筆記本電腦） = 購買（ X，打印機(jī)）”。由于同一個(gè)維“購買”在規(guī)則中重復(fù)出現(xiàn)，因此為挖掘帶來難度。但是，這類規(guī)則更具有普遍性，具有更好的應(yīng)用價(jià)值，因此近年來得到普遍關(guān)注。 17 第三章 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘理論和算法 ? 基本概念與解決方法 ? 經(jīng)典的頻繁項(xiàng)目集生成算法分析及其改進(jìn)算法 ? 對項(xiàng)目集格空間理論的發(fā)展 ? 基于項(xiàng)目序列集操作的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法 ? 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的一些更深入的問題 ? 數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法 18 數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法 ? 數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則是指同時(shí)包含分類屬性和數(shù)量屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則。對數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究只要基于兩條技術(shù)路線： 一是通過對相對比較成熟的布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的改進(jìn)來解決數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則問題； 二是用一種新的全新的思路和算法來解決數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問題。 ? 目前討論比較多的和相對成熟的方法是基于第一種技術(shù)的。
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