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基于正负项目及多支持度的关联规则挖掘算法研究

作　者: 李彦钊
导　师: 陶宏才
学　校: 西南交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 关联规则正负项目 FP-growth算法条件频繁后缀项目正负多支持度
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 9次
引　用: 0次
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内容摘要

关联规则作为数据挖掘的一个重要分支,目前已经在许多领域得到成功应用。然而,大多数的关联规则只考虑了事务属性之间的正向联系,对于隐藏在数据中的否定联系,却没有引起足够的重视。本文阐述了一种完整形式的关联规则,同时考虑了事务数据库中的正项目和负项目,不但能够反映事务属性间的正向联系,同时也能反映事务属性间隐含的否定联系。首先,本文针对引入负项目后,频繁项集数量也大大增加的问题,在详细研究了FP-growth算法的基础上,提出了一种改进的MFP_PN算法。新算法继承了FP-growth算法不需要多次重复扫描数据库的优点,同时考虑了正项目和负项目而不需要扩充原始数据库。另外,新算法沿用了FP-tree的结构,构造出同时含正负项目的Tree_PN,采用基于条件频繁后缀项目的模式扩展方法得到频繁项集,不需要构造大量的条件模式树,节省了时间和空间。实验结果证明了MFP_PN算法比FP-growth算法具有更好的性能。其次,本文分析了最小支持度的局限性和支持度过大的项目的有用性问题,提出了正负多支持度PNMS模型。该模型可以排除支持度过大的、没有意义的频繁项集,同时可以通过设置不同的正、负最小支持度阈值,来调节挖掘结果中正负项目的数量,以满足用户的不同需求。实验证明,PNMS模型在提高规则有用性和调节正负项目数量方面是有效的和可行的。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-10
第1章绪论  10-14
  1.1 研究背景与意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-12
  1.3 本论文研究内容及章节安排  12-14
    1.3.1 本论文研究内容  12
    1.3.2 本论文章节安排  12-14
第2章关联规则相关理论  14-21
  2.1 关联规则概述  14-19
    2.1.1 关联规则已有相关概念  14-15
    2.1.2 关联规则的度量  15-17
    2.1.3 关联规则挖掘的步骤  17
    2.1.4 关联规则挖掘的类型  17-18
    2.1.5 关联规则挖掘的后续处理  18-19
    2.1.6 关联规则挖掘的进一步研究方向  19
  2.2 关联规则挖掘算法  19-20
  2.3 本章小结  20-21
第3章基于正负项目的FP-growth算法改进  21-47
  3.1 FP-growth算法及分析  21-27
    3.1.1 FP-growth算法及描述  21-27
    3.1.2 FP-growth算法问题分析  27
  3.2 含正负项目的关联规则描述  27-28
    3.2.1 相关定义和定理的提出  27-28
    3.2.2 含正负项目的关联规则的形式化描述  28
  3.3 已有相关工作  28-29
  3.4 基于正负项目改进FP-growth算法  29-43
    3.4.1 问题的提出  29-30
    3.4.2 算法改进思路  30
    3.4.3 改进算法的描述  30-43
  3.5 MFP PN算法性能分析  43-45
    3.5.1 理论分析  43-44
    3.5.2 试验分析  44-45
  3.6 本章小结  45-47
第4章引入正负多支持度的MFP PN算法  47-57
  4.1 问题的提出  47-49
  4.2 正负多支持度PNMS  49-50
    4.2.1 最小支持度的扩展  49
    4.2.2 最大支持度的引入  49-50
  4.3 引入正负多支持度的MFP_PN算法描述  50-52
  4.4 算法性能分析  52-56
    4.4.1 理论分析  52-53
    4.4.2 试验分析  53-56
  4.5 本章小结  56-57
结论与展望  57-59
  结论  57
  进一步工作  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-64
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果  64

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