【正文】 for all (k1)維子集 s of c if (s 不屬于 Lk1) then delete c from Ck。|X,X39。,稱 join(連接 )步 , 該步可表述為 : insert into Ck ,......, from Lk1P,Lk1Q =,......=, 若用集合表示 :Ck39。 minsupport 表示給定的最小支持度 。 (9) next (10) Lk={c∈ Ck|≥ minsupport}。 //生成含 k個元素的侯選項目集 (5) for all transactions t∈ D //辦理處理 (6) Ct=count_support(Ck,t)。 (2) L1={c∈ C1|≥ minsupport}。 關聯規(guī)則問題的分解 關聯規(guī)則挖掘問題可分解為以下兩個子問題 : 1. 找出事務數據庫 D 中所有大于等于用戶指定最小支持度的項目集 (itemset). 具有最小支持度的項目集稱為最大項目集 .項目集的支持度指包含該項目集的數目 . 2. 利用最大項目集生成所需要的關聯規(guī)則 對 每 一 最 大 項 目 集 A, 找到 A 的 所 有 非 空 子 集 a, 如 果 比 率support(A)/support(a)=minconfidence,就生 成關聯規(guī)則 a=(Aa).support(A)/support(a) 即規(guī)則 a=(Aa)的 置信度 . 事實上 ,挖掘關聯規(guī)則的整個執(zhí)行過程中第一個子問題是核心問題 .當找到所有的最大項目集后 ,相應的關聯規(guī)則將很容易生成 .在本文中將對關聯規(guī)則的第一個問題進行探討、研究 。規(guī)則是死的，人是活的，運用之妙成乎于人。 S=40%， C=R6：嬰兒爽身粉→尿布。于是可得出下列六條規(guī)則 ,其中： s為支持度， c 為置信度。從雙項統計中看出， 60%的顧客同時買了啤酒和尿布， 40%的顧客買了啤酒和牛奶， 40%的顧客買了尿布和爽身粉。其中支持度 2/5 的項 ,如單項的 {面包 }， {雨傘 }和 雙項中的 {尿布，牛奶 }等等已經略去，三項統計為空，其中只有 {啤酒，尿布 ,牛奶 }出現了一次 (表 31中 3 號記錄 )，支持度小于 40%,略去。 表 31 記錄號 所購物品清單 1 啤酒、尿布，嬰兒爽身粉，面包，雨傘 2 尿布，嬰兒爽身粉 3 啤酒、尿布，牛奶 4 尿布，啤酒，洗衣粉 5 啤酒，牛奶，可樂飲料 陜西理工學院數學與計算機科學系開放性實驗結題報告 7 超市經理想知道商品之間的關聯，要求列出那些同時購買的、且支持度≥40% （即在 5 行中至少出現兩次）的商品名稱。 關聯規(guī)則挖掘舉例 一個超級市場的銷售系統記錄了顧客購物的情況。 證明 : 很明顯，數據項集 XK1:的 K1 維子項集的個數為 K1。 規(guī)則 X=Y 的 置信度 c定義為 : 在 D 中 ,c%的事務包含 X 的同時也包含 Y, 表示 D 中包含 X 的事務中有多大可能性包含 Y. 最小支持度閾值 minsupport 表示數據項集在統計意義上的最低主要性 . 最小 置信度 閾值 mincontinence 表示規(guī)則的最低可靠性 . 如果數據項集 X 滿足=minsupport, 則 X 是大數據項集 . 一般由用戶給定最小 置信度 閾值陜西理工學院數學與計算機科學系開放性實驗結題報告 6 和最小支持度閾值 .置信度 和支持度大于相應閾值的規(guī)則稱為強關聯規(guī)則 , 反之稱為弱關聯規(guī)則 . 發(fā)現關聯規(guī)則的任務就是從數據庫中發(fā)現 那些 置信度 、支持度大小等于給定值的強壯規(guī)則 . 基于上述概念，我們可以很容易得到一些基本結論 : (1) K維數據項集 XK是頻繁項集的必要條件是它所有 K1維子項集也為頻繁項集， 記為 XK1 (2)如果 K 維數據項集 XK的任意一個 K1 維子集 XK1，不是頻繁項集，則 K維數據項集 XK本身也不是最大數據項集。 數據項集 X的支持度 s(X)是 D 中包含 X的事務數量與 D 的總事務數量之比 , 但為下文便于敘述 , 數據項集 X的支持度是用數據庫 D 中包含 X 的數量來表示 。另一種策略是：將硬件和軟件放在商店的兩端，可能誘發(fā)購買這些商品的顧客一路挑選其他商品。分析結果可以幫助經理設計不同的商店布局。市場分析員要從大量的數據中發(fā)現顧客放入其購物籃中的不同商品之間的關系。 80 年代初， Mchalski 提出了概念聚類技術 其要點是，在劃分對象時不僅考慮對象之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內涵描述，從而避免了傳統技術的某些片 面性。聚類增強了人們對客觀現實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。本文在后面將就該規(guī)則作一詳細的闡述與討論。2)或 許是因為啤酒喝多，需要用尿不濕。在美國，有一種說法是 :“尿不濕”和“啤酒”經常一起被購買。 2 數據挖掘的幾種 主要 形式 : :規(guī)則挖掘： 如果一個事務中含有 X，則該事務中很可能含有 Y。數據分析者必須知道你所選用的 DM 工具是如何工作的，采用的算 法的原理是什么。 因此，數據挖掘可以描述為：按企業(yè)既定業(yè)務目標，對大量的企業(yè)數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。分析這些數據也不再是單純?yōu)榱搜芯康男枰饕菫樯虡I(yè)決策提供真正有價值的信息，進而獲得利潤。數據分析本身已經有很多年的歷 史，只不過在過去數據收集和分析的目的是用于科學研究，另外，由于當時計算能力的限制，對大數據量進行分析的復雜數據分析方法受到很大限制。 商業(yè)角度的定義 數據挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術，其主要特點是對商業(yè)數據庫中的大量業(yè)務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數據。實際上，所有發(fā)現的知識都是相對的，是有特定前提和約束條件，面向特定領域的，同時還要陜西理工學院數學與計算機科學系開放性實驗結題報告 2 能夠易于被用戶理解。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、數理統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。發(fā)現的知識可以被用于信息管理，查詢優(yōu)化，決策支持和過程控制等，還可以用于數據自身的維護。原始數據可以是結構化的，如關系數據庫中的數據；也可以是半結構化的，如文本、圖形和圖 像數據；甚至是分布在網絡上的異構型數據。 何為知識 ?從廣義上理解，數據、信息也是知識的表現形式，但是人們更把概念、規(guī)則、模式、規(guī)律和約束等看作知識。與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。s I/O operation. It39。這有利于提高挖掘的速度和減少數據庫的 I/O操作時間的開銷。著名的 Apriori 算法是一種挖掘關聯規(guī)則的算法。 陜西理工學院 開放性實驗結題論文 學生姓名 丁侃 所在班級專業(yè) 01級計算機本科乙班 所在系別 數學與計算機科學系 指導教師姓名 周濤 陜西理工學院數學與計算機科學系制 2020年 6月 1日 Apriori算法改進 及其實現 內容摘要 信息技術的不斷推廣應用，將企業(yè)帶入了一個信息爆炸的時代。如何充分利用這些數據信息為企業(yè)決策者提供決策支持成為一個十分迫切的又棘手的問題，人們除了利用現有的關系數據庫標準查詢語句得到一般的直觀的信息以外，必須 挖掘其內含的、未知的卻又實際存在的數據關系。 本文 通過對參與候選集的元素計數的方法來減少產生候選集的組合和減少數據庫的掃描次數來達到要求。 關鍵 字： 數據挖掘，關聯規(guī)則， Apriori 算法 Apriori Algorithm And Improved Apriori Algorithm Abstract： An information burst age is ing with the various application of Information technology. How to maximize the information is a very important problem for the decisionmaker of the panies. Besides getting the regular information from the Database by SQLquery, people still need to mine the data relation which is unclear but really rules is one of the data mining methods, the fam