11、数据库中的因果关系与数据分区技术

数据库中的因果关系与数据分区技术

在数据库分析中，变量之间的因果关系常常隐藏在数据里，为了挖掘这些因果关系，对数据进行分区预处理是必不可少的步骤。本文将详细介绍数据分区的相关技术，包括属性域的分区、定量项和项变量的处理等内容。

1. 数据分区的重要性

因果关系往往隐匿于数据之中，因此需要对数据进行分区预处理。目前存在多种数据分区模型，但在挖掘因果关系的研究中，针对特定应用的数据和属性域的分区技术仍是关键问题。

2. 属性域的分区模型

在数据挖掘中，有两种主要的分区数据模型：
- 基于知识的分区模型 ：由Han、Cai和Cercone提出，该模型需要背景知识，如概念层次结构、数据相关性和预期规则形式等。通过属性导向归纳方法，它能有效地从关系数据库中发现特定类型的定量关联规则。
- 等深度分区模型 ：由Srikant和Agrawal提出，是测量部分完整性的另一种方法，对挖掘数据库中的定量关联规则很有用。所需的分区数量可通过以下公式计算：
[
\text{Number of Intervals} = \frac{2n}{m(K - 1)}
]
其中，$n$ 是定量属性的数量，$m$ 是最小支持度，$K$ 是部分完整性级别。

一般来说，定量项不会直接出现在数据库的事务中。在搜索数据库中的定量关联规则时，如果数据库 $D$ 的事务 $t$ 中至少包含定量项 $i$ 的一个元素，就称事务 $t$ 包含定量项 $i$。定量项 $i$ 的支持度定义为数据库 $D$ 中至少包含 $i$ 的一个元素的事务的 $100 * s\%$，即