应答型数据的关联规则挖掘算法 (2010年)

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一项重要技术，主要用于发现大量数据中项目之间的有趣联系，其中购物篮分析是最主要的应用场景。关联规则挖掘方法能够帮助我们在大规模数据集中发现那些经常一起出现的物品集合（项集），并且可以量化这种同时出现的频率（支持度）以及条件出现的概率（置信度）。一般来说，关联规则挖掘算法会分为两个主要步骤：首先是找出所有频繁项集，即那些满足最小支持度阈值的项集；其次是从频繁项集中导出关联规则，这些规则需满足最小置信度阈值。这当中，支持度和置信度是评估关联规则重要性的两个关键参数。 在文章《应答型数据的关联规则挖掘算法》中，作者黄发良指出，在将关联规则挖掘应用于评估应答型数据，尤其是在考试中的多项选择题等场景时，传统的关联规则挖掘方法存在不足之处。由于应答型数据具有其独特的特性，如试题与应答者之间的信息量不一致、试题质量的评估标准多样性等问题，使用传统的方法可能导致挖掘出的规则数量过多且解释性差。针对这一问题，作者提出了一种基于信息量的关联规则挖掘算法。 该算法首先定义了应答试题和应答者的信息量度量策略。信息量的度量通常涉及两个方面：一是某事件的出现概率，二是事件发生所带来的信息量。在关联规则挖掘中，事件可以理解为项集的出现，其出现的概率可以用支持度来表示，而信息量则可以从置信度的角度去度量。通过赋予应答型数据以特定的信息量度量，使得可以更好地反映试题与应答者之间的关联性。 文章中所提出的算法相比于传统方法，能够更加有效地对试题质量进行评价，并且在试题评价的应用领域中，挖掘出的规则不仅数量更少，而且规则的可解释性也更强。该算法通过对传统关联规则挖掘技术进行改进，使挖掘结果更贴合于实际需求，提升了挖掘结果的实用性和效率。 具体来说，作者通过对试题和应答者之间的信息量进行量化，结合支持度和置信度模型，构建了新的关联规则挖掘框架。在这个框架中，挖掘的关联规则不仅要满足最小支持度和最小置信度的约束，还要考虑到试题与应答者之间的信息量。这样的算法设计可以确保挖掘出的规则在统计意义上是显著的，同时在实际应用中也是有价值的。 实验证明，这种基于信息量的关联规则挖掘算法相比传统方法在效率和效果上都有显著的提升。它在保证挖掘规则具有足够统计强度的同时，也能提供对试题质量评价更为精准的指导。尤其是在教学和考核等领域，这种方法可以更好地辅助教育工作者进行试题设计和评价，优化命题策略，从而提高教育质量。 文章所提出的基于信息量的关联规则挖掘算法，通过引入新的度量策略，有效地解决了传统方法在应答型数据应用中的局限性，为试题评价等特定领域提供了新的解决思路和工具，促进了关联规则挖掘技术在教育等领域的深入应用。