基于关联规则的网络信息数据挖掘方法.pdf

关联规则数据挖掘是数据挖掘领域的一项重要技术，它通过分析大量数据中的项之间的有趣关系，形成关联规则，从而揭示出数据中潜在的模式和知识。关联规则广泛应用于市场篮子分析、生物信息学、医疗诊断、网络安全等领域。在网络信息数据挖掘中，关联规则可以帮助发现和提取网络中数据之间的内在联系，从而对网络行为进行预测、分类和聚类等分析。 在传统的数据挖掘方法中，对网络信息的挖掘往往面临效率低下的问题，这是因为在数据集中，重要数据集的百分比往往较低，导致挖掘结果的价值无法有效体现。为了解决这一问题，基于关联规则的网络信息数据挖掘方法被提出。这种方法首先进行基于关联规则的数据挖掘规则设计，然后通过筛选网络信息数据挖掘候选集，并对候选集信息进行数据挖掘，以期达到提升重要数据集百分比的目的。 在进行基于关联规则的数据挖掘规则设计时，研究者们主要的目的是找出海量数据集中的频繁事务，即频繁项集。频繁项集的发现是关联规则挖掘中的一个核心步骤。关联规则挖掘算法（如Apriori、FP-Growth等）通常分为两个步骤：首先是发现频繁项集，其次是利用频繁项集生成关联规则。关联规则的形式为“A→B”，其中A和B为项集，A称为规则的前件，B称为规则的后件。规则的支持度和置信度是衡量关联规则重要性的两个主要指标。支持度表示数据集中包含A和B的项集出现的频率，置信度表示在包含A的项集出现的情况下，B也出现的条件概率。 在网络信息数据挖掘候选集的筛选阶段，主要采用分块处理、分而治之的策略，将待挖掘的样本分块后输入到分布式计算环境的各个节点中。在map程序中，对每一项数据信息的支持度进行计算，并利用combiner完成对本地数据集记录内容的合并。经过裁剪A和裁剪B两个步骤的筛选，可以显著降低候选集的数量，减少后续挖掘过程中的计算量，从而提高挖掘效率。 在候选集信息数据挖掘阶段，通过构建候选集并执行筛选，可以得到最终的网络信息数据挖掘候选集。这一阶段的数据挖掘结果能够体现一定的数据挖掘价值，有助于实现网络信息的高效利用。 总体来说，基于关联规则的网络信息数据挖掘方法能够有效应对数据量庞大、复杂性高的挑战，通过优化候选集的筛选和数据挖掘过程，能够大幅提升重要数据集在挖掘结果中的占比，对网络信息进行高效利用，具有重要的现实意义和应用价值。