基于apriori算法的兴趣集加权关联规则挖掘

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1、2008年l2月北京联合大学学报(臼然科学版)Dec．2oo8第22卷第4期总74期JournalofBeijingUnionUniversity(NaturalSciences)Vo122No．4SumNo．74基于Apriori算法的兴趣集加权关联规则挖掘安颖(1．北京工业大学计算机学院，北京100022；2．北京联合大学旅游学院，北京100101)[摘要]关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系，并已在许多领域得到了广泛的应用。目前业界已经提出了许多发现关联规则的算法，这些算

2、法都认为每个数据对规则的重要性相同。但在实际应用中，用户会比较倾向于自己最感兴趣或认为最重要的那部分项目，因此本文提出一种基于兴趣集和权的算法，由用户提出他们感兴趣的项目并在数据库中找出与之相关的项目，通过给每个项目赋以不同权值来标识项目不同的重要性，从而可以挖掘出Apriori算法挖不出但却极具价值的规则。[关键词]数据发掘；关联规则；Apfiori算法；算法改进；加权[中图分类号]TP301．6[文献标识码]DB[文章编号]1005—0310(2008)04—0044—04MiningInter

3、estSetWeightedAssociationRules—BasedonAlgorithmAprioriAN~ing'(1．CollegeofComputerSciencesofBeijingUniversityofTechnology，Beijing100022，China2．InstituteofTourismofBeijingUnionUniversity1(30101，China)Abstract：Miningassociationrules，someinterestingassocia

4、tionsorcorrelationsbetweenitemsamonglargequantityofdatacanbefoundoutandtheyhavemanywideapplicationsinsomefields．Now，lotsofalgorithmshavebeenproposedforfindingtheassociationrules．Mostofthesealgorithmstreateachitemasuniformity．However，inrealapplications，

5、usersaremoreinclinedtoitemstheyaremostinterestedinorfeelmostimportantabout．So，inthispaperweproposedanewalgorithmbasedontheInterest—setandtheweightofitem．TheInteresteditemisproposedbyuserwhoconcernshimselfwithitandthentherelativeitemistobefoundfromdatab

6、ase．WeoffereachitemadifferentweightvalueSOthatitcanrepresenttheimportanceofeachindividualitemfromdatabase．Inthisway，wecangetveryvaluablerulesthatalgorithmApriorican’t．Keywords：datamining；associationrule；apriorialgorithm；algorithmimprovement；weight步是识别所

7、有的频繁项集，记为L，即支持度不小l引言于用户指定的最小支持度的项集，第二步从频繁项关联规则是美国IBMAlmadenResearchCenter集中构造其置信度不低于用户给定置信度的规则。的RakeshAgrawal等人于1993年提出的KDD算法的执行时间主要在第一步，总体性能由第一步(KnowLedgeDiscoverinDatabase)研究中的一个重要决定。为找L，Apfiori使用一种称为逐层搜索的迭课题。最经典的是Agrawal&Srikant1994年提出代方法，首先通过Lk_】与自

8、己连接产生候选K．项集，的一种布尔型数据的关联规则挖掘算法——Apriori记为c，然后通过剪枝，剔除c中非频繁项集，得算法，该算法将关联规则的发现分为两步：第一到L。Apriori算法已证明是在大型数据库中挖掘[收稿日期]2008～05—31[作者简介]安颖(1968一)，女，北京市人，北京联合大学旅游学院讲师，在职硕士生，研究方向为数据挖掘。第22卷第4期安颖：基于Apfiofi算法的兴趣集加权关联规则挖掘45关联规则的有效工具，但在实际应用中，还存在不项的集合。