9、负关联规则与可靠异常挖掘解析

负关联规则与可靠异常挖掘解析

1. 负关联规则的兴趣度度量与定义

在关联规则挖掘中，我们采用如下公式来度量规则 $X \to Y$ 的置信度：
$PR(Y |X) = \frac{p(Y |X) - p(Y)}{1 - p(Y)}$，或者当 $supp(X \cup Y) \geq supp(X)supp(Y)$ 且 $supp(X)(1 - supp(Y)) \neq 0$ 时，$PR(Y |X) = \frac{supp(X \cup Y) - supp(X)supp(Y)}{supp(X)(1 - supp(Y))}$。

基于此度量，我们给出关联规则兴趣度的定义：
设 $I$ 是数据库 $TD$ 中的项集，$i = A\cup B \subseteq I$ 是项集，且 $A\cap B = \varnothing$，$supp(A) \neq 0$，$supp(B) \neq 0$，用户或专家给定 $minsupp$、$minconf$ 和 $mininterest > 0$。
- 若 $supp(A\cup B) \geq minsupp$，$supp(A\cup B) - supp(A)supp(B) \geq mininterest$，且 $PR(B|A) \geq minconf$，则 $A \to B$ 可作为有兴趣的规则被提取。
- 若 $supp(A \cup \neg B) \geq minsupp$，$supp(A) \geq minsupp$，$supp(B) \geq minsupp$，$supp(A \cup \neg B) - supp(A)supp(\neg B) \geq mininterest$，且 $PR(\neg