多值属性的数据处理与关联规则挖掘方法研究.pdf

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，主要用于发现大量数据项集之间的有趣联系和规律，其成果能够辅助商务决策。关联规则挖掘方法大致可以分为两类：一类是布尔型规则挖掘，一类是多值属性规则挖掘。布尔型规则挖掘主要针对的是属性值为布尔量（即二元值，如是/否）的关系表，例如在购物篮分析中寻找顾客购买某些商品时是否可能同时购买其他商品的规律。而多值属性规则挖掘则更为复杂，涉及到数量属性和类别属性等多种数据类型的分析。 随着信息时代的飞速发展，数据量的规模呈现爆炸性增长。大数据集合的分析有助于挖掘出更加精确的关联规则，但数据规模的增加也直接导致了算法效率的降低。这主要是因为处理大规模数据集需要的计算资源增多，而传统算法往往无法有效应对。为了解决这一问题，研究者们引入了聚类技术，通过将数据项聚集到相似的类中，能够减少关联规则挖掘算法需要处理的数据量，进而提高挖掘效率。 聚类技术是数据挖掘中的一项重要技术，其核心思想是将具有相似特征的数据项聚合在一起形成一个簇，从而使得簇内的数据项比簇外的数据项更加相似。通过聚类，我们可以将大规模的数据集压缩成具有代表性的簇集合，这样在后续的数据分析过程中，就可以用这些具有代表性的簇来代替原始数据集，从而有效减少数据量，提高数据处理的效率。 在多值属性关系的数据处理过程中，本文作者提出了一种新的数据处理方法。首先将目标数据属性根据其在算法中的作用进行划分，再将数据属性进行转换和编码。编码可以理解为数据预处理的一部分，通过为不同类型的属性分配数值来简化数据结构，例如将类别属性转换为数值型数据，便于后续的数据分析和挖掘。然后，作者建议首先对数据进行聚类处理，在聚类结果中发掘频繁项目集，而频繁项目集是关联规则挖掘中的一个重要概念，指的是那些在数据集中出现频率高于预设阈值的项目组合。利用聚类后的数据进行关联规则挖掘，通过快速更新算法来获得关联规则。 通过实验分析，作者验证了所提出的算法相较于传统的关联规则挖掘算法在效率上有所提升。本文为处理多值属性关系的数据提供了一种新的思路，即通过数值编码和聚类来优化关联规则挖掘算法。这一方法不仅可以应用于传统的数据挖掘领域，同样适用于当前大数据环境下的各种复杂数据处理与分析。 在研究中，作者也特别提及了一个多值关系的应用案例，即学生选课信息的挖掘。通过对学生选课信息的聚类与关联规则挖掘，可以揭示不同课程间的相关性，比如可能会发现选修数学课程的学生往往也会选修物理课程。这种关联信息的发现，对于学校课程安排、学生选课指导以及教材准备等方面都具有重要的参考价值。 本文提出的多值属性数据处理与关联规则挖掘方法，是对传统关联规则挖掘方法的一个重要补充和完善，特别是在大数据背景下的应用，能够有效提升挖掘效率和挖掘质量。随着数据挖掘技术的进一步发展，此类优化方法将越来越多地被应用到商业、医疗、金融等各个领域，为决策支持提供强有力的工具。