10、模式增长方法：频繁模式挖掘的高效解决方案

模式增长方法：频繁模式挖掘的高效解决方案

1. 引言

频繁模式挖掘是数据挖掘中的重要任务，但传统方法常生成大量频繁项集和规则，降低了挖掘效率和有效性。基于约束的挖掘范式应运而生，允许用户通过约束表达挖掘重点，从而修剪搜索空间，提高性能。然而，部分约束在Apriori挖掘框架下难以优化，而频繁模式增长方法为解决这一问题提供了新途径。

2. 约束在模式增长挖掘中的应用

2.1 传统约束类型及其局限性

先前研究确定了三类可深入频繁项集挖掘的约束：反单调、单调和简洁约束。但仍有许多有用的自然约束难以优化，例如 avg(S) θ v 和 sum(S) θ v （ θ ∈{≥, ≤} ）。以 avg(S) ≥ v 为例，它既非反单调、单调，也非简洁约束，因为有效项集的子集（超集）可能无效，反之亦然，所以难以在Apriori算法中深入应用。

2.2 示例分析

假设有交易数据库 T ，包含项目集 I = {a, b, c, d, e, f, g, h} ，支持阈值 min_support = 2 ，每个项目有属性值（如利润），具体值如下表所示：

项目	值
a	40