43、归纳数据库与KDD过程中的关联规则挖掘

归纳数据库与KDD过程中的关联规则挖掘

在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一项重要的任务，它能够帮助我们发现数据集中不同项目之间的潜在关系。本文将深入探讨关联规则挖掘中的一些关键概念，包括规则特性、异常数据处理、模式类型的泛化以及查询评估等问题，并通过具体的场景示例展示其在实际应用中的操作流程。

1. 关联规则特性

在关联规则挖掘中，规则的频率和置信度是两个重要的指标。有些规则并非频繁出现（没有频率约束），但具有较高的置信度，而其右侧项目的出现频率并不高。实际上，计算不频繁的规则在实践中往往是难以处理的，除非有其他约束条件能够帮助缩小搜索空间。

为了处理数据和模式之间的关系，引入了“apply”操作，用符号 $\triangleright$ 表示。该操作能够跨越数据和模式的边界，通过从数据集中移除那些使所有模式都为真的元组，得到新的元组集合。对于关联规则，定义如下：如果一个模式 $\theta$ 的左侧成立而右侧不成立，则该模式在元组 $t$ 中为假；在其他情况下，模式为真。

例如，假设存在实例 $(r_0, s^\star)$，其中 $s^\star$ 包含规则 $AC \rightarrow B$，频率为 $0.25$，置信度为 $0.75$。执行 $\triangleright((r_0, s^\star)) = (r^\star, s^\star)$ 操作后，只有元组 $\langle 1, 0, 1\rangle$ 从 $r_0$ 中移除，因为规则 $AC \rightarrow B$ 在其他元组中为真。模式 $AC \rightarrow B$ 仍然是唯一的模式（$s^\star$ 不变），但其在 $r^\star$ 中的频率和置信度分别变为 $0.3