一种基于FP算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法

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3.0 李佳 2024-09-26 5 4 33KB 4 页 15积分

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一种基于 FP 算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法

作者

（单位，省市邮编）

摘要：针对 FP 算法的缺陷，将 OLAP 技术和 Apriori 关联规则相结合，提出了一种针对

FP 算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法，在分析了关联规则数据挖掘结构的基础上，

给出了该算法的思想与执行步骤，对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义。

关键词：算法改进；多层次；关联规则；数据挖掘

1　引言

众所周知，在实际进行空间数据库和属性数据库设计时，为优化设计，将空间数据库

按照地物的类型分成不同的数据层，如道路层，建筑物层等；对属性数据库常常依据范式

理论，将其分解为若干通过关键字、外关键字或其他属性相互关联的若干张表的有机组合，

这导致了许多空间数据被分别存放在不同层中，而其属性被分别放在不同的表中。挖掘这

些表中蕴藏的知识和信息，显然有重要的理论和实践意义。在许多应用场合，空间关联规

则的挖掘要求在多个数据层和表中进行。

对于关联规则算法，传统经典的关联规则Apriori 算法有许多不同的改进方法。可能产

生大量的候选集以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori 算法的两大缺点。针对Apriori 算

法的固有缺陷，国外有学者提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法—FP 算法。FP 对不同长

度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较Apriori 算法有巨大的提高。许多应用，特别

是电子商务的应用中，在最低层或原始层的数据项之间，可能很难找出强关联规则和有趣

的购买模式。在多个概念层的项之间找有趣的关联比仅在原始层数据之间更容易，在较高

的概念层发现的强关联规则可能提供普遍意义的知识。因此，我们需要挖掘多层次的关联

规则。

2　基本理论

笔者研究了一种有效的多层次关联规则挖掘方法，这种方法把FP算法、OLAP技术和

Apriori关联规则挖掘算法结合起来。由于在方法中要涉及到数据仓库、OLAP、关联规则挖掘

等概念，所以下面先对这些概念进行简要的介绍。

数据仓库是面向主题的、稳定的、完整的、时变性的数据集合，数据仓库为决策支持提

供支持。为了进行有效的数据处理，数据仓库中的一部分必须预先计算，笔者把数据仓库

中预先计算的那部分称为数据立方体。

OLAP是由数据仓库提供的，用于以多层次，多维的形式来操作数据。OLAP的基本操作

包括：向上综合，向下考察，局部分析，旋转等。因此，联机分析处理的过程就是根据数

据分析的要求，从原始数据中构造各种数据立方体，并对立方体执行有关的操作，把结果

返回给用户的过程。

关联规则是数据间依赖关系的描述，是知识发现研究的重要内容。信息系统S 定义为四

元组

：

，

f )

，

U 是对象集合，A = {a1

，

a2……

，

ap }是属性集合，V =

V1V∪2…… V∪p是属性的值域集合，f

：

U×A→V 定义对象的属性值。通常，属性是可分类的，

数据的分类层次(hierarchies) 表示了自底向上的概括(generalization) 和自顶向下的特殊化

(specification)。基于分类层次的关联规则挖掘算法主要包括：算法Cumulate 和Stratify，算法

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摘要：

一种基于FP算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法作者（单位，省市邮编）摘要：针对FP算法的缺陷，将OLAP技术和Apriori关联规则相结合，提出了一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法，在分析了关联规则数据挖掘结构的基础上，给出了该算法的思想与执行步骤，对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义。关键词：算法改进；多层次；关联规则；数据挖掘1　引言众所周知，在实际进行空间数据库和属性数据库设计时，为优化设计，将空间数据库按照地物的类型分成不同的数据层，如道路层，建筑物层等；对属性数据库常常依据范式理论，将其分解为若干通过关键字、外关键字或其他属性相互关联的若干张表的有机组合，这...

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