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數(shù)據(jù)挖掘基于約束的挖掘-資料下載頁

2026-08-13 09:03本頁面

【導(dǎo)讀】使用約束的必要性。單價的交易項(xiàng)目可能引發(fā)購買總額.假定AllElectronics的一個銷售多維數(shù)據(jù)庫有如下關(guān)系：。模式S是項(xiàng)目集的子集，S={ij1,ij2,…超模式，if有S’<=S.將約束條件用于頻繁集的查詢無非是找。規(guī)則Ca是反單調(diào)的iff. 令I(lǐng)為一組以升序排列數(shù)值的項(xiàng)目集。.I={1，3，4，6，8，9,}，R意指升續(xù)。Avg>=v是反單調(diào)可轉(zhuǎn)變的。如果S’滿足約束avg(S’)?2I是一個強(qiáng)簡潔集,如果有一個數(shù)目不變的簡潔集I1,…,Ik的并、差運(yùn)算表示出來

　　

【正文】 2. 帶數(shù)量的關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 根據(jù)數(shù)據(jù)的分布，動態(tài)的把數(shù)值屬性離散化到不同的“箱”。 3. 基于距離的關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 用數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離動態(tài)的離散化數(shù)值屬性的靜態(tài)離散化 ? 在挖掘之前用概念層次先離散化 ? 數(shù)值被替換為區(qū)間范圍 ? 關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，要找到所有頻繁 k維詞需要 k或k+1次表掃描。 ? 適宜使用數(shù)據(jù)立方體 ? N維立方體的每個單元對應(yīng)一個維詞集合 ? 使用數(shù)據(jù)立方體速度更快 (ine) (age) () (buys) (age, ine) (age,buys) (ine,buys) (age,ine,buys) 帶數(shù)量的關(guān)聯(lián)規(guī)則 age(X,”3034”) ? ine(X,”24K 48K”) ? buys(X,”high resolution TV”) ? 動態(tài) 離散化數(shù)值屬性使?jié)M足某種挖掘標(biāo)準(zhǔn)，如最大化挖掘規(guī)則的置信度緊湊性 . ? 2維數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則： Aquan1 ? Aquan2 ? Acat ? 用 2維表格把“鄰近”的關(guān)聯(lián)規(guī)則組合起來 ? 例子 ARCS (關(guān)聯(lián)規(guī)則聚集系統(tǒng) ) ARCS 流程 1. 分箱 2. 查找頻繁維詞集合 3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則聚類 4. 優(yōu)化 ARCS的局限性 ? 數(shù)值屬性只能出現(xiàn)在規(guī)則的左側(cè) ? 左側(cè)只能有兩個屬性 (2維 ) ? ARCS 的改進(jìn) ? 不用基于柵格的方法 ? 等深分箱 ? 基于局部完整性測度的聚集 ? “ Mining Quantitative Association Rules in Large Relational Tables‖ by R. Srikant and R. Agrawal. 挖掘基于距離的關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 分箱的方法沒有體現(xiàn)數(shù)據(jù)間隔的語義 ? 基于距離的分割是更有“意義”的離散化方法，考慮： ? 區(qū)間內(nèi)密度或點(diǎn)的個數(shù) ? 區(qū)間內(nèi)點(diǎn)的“緊密程度價格（ $ ）等寬( 寬度 $10)等深( 深度 2) 基于距離7 [ 0 , 1 0 ] [ 7 , 2 0 ] [ 7 , 7 ]20 [ 1 1 , 2 0 ] [ 2 2 , 5 0 ] [ 2 0 , 2 2 ]22 [ 2 1 , 3 0 ] [ 5 1 , 5 3 ] [ 5 0 , 5 3 ]50 [ 3 1 , 4 0 ]51 [ 4 1 , 5 0 ]53 [ 5 1 , 6 0 ]第 6章：從大數(shù)據(jù)庫中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 ? ? ? 聯(lián)規(guī)則 ? ? ? ? 強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則不一定是有趣的（ 168頁例） ? 由關(guān)聯(lián)分析到相關(guān)分析項(xiàng)集 A與項(xiàng)集 B獨(dú)立 P(AB)=P(A)P(B) 項(xiàng)集 A、 B的相關(guān)性 corrAB=P(AB)/P(A)P(B) 第 6章：從大數(shù)據(jù)庫中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 ? ? ? 聯(lián)規(guī)則 ? ? ? 基于約束的挖掘 ? 使用約束的必要性 ? 在數(shù)據(jù)挖掘中常使用的幾種約束： ? 知識類型約束：指定要挖掘的知識類型如關(guān)聯(lián)規(guī)則 ? 數(shù)據(jù)約束：指定與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集 ? Find product pairs sold together in Vancouver in Dec.’98. ? 維 /層次約束 :指定所用的維或概念結(jié)構(gòu)中的層 ? in relevance to region, price, brand, customer category. ? 規(guī)則約束：指定要挖掘的規(guī)則形式 (如規(guī)則模板 ) ? 單價 (price $10)的交易項(xiàng)目可能引發(fā)購買總額 (sum $200). ? 興趣度約束：指定規(guī)則興趣度閾值或統(tǒng)計(jì)度量 ? 如 (min_support ? 3%, min_confidence ? 60%). ? 假定 AllElectronics的一個銷售多維數(shù)據(jù)庫有如下關(guān)系(176頁 ) ? Sales(customer_name,item_name,transaction_id) ? Lives(customer_name,region,city) ? Items(item_name,category， price) ? Transaction(transaction_id,day,month,year) (1) mine associations as (2)lives(C,_,”Pudong”)^sales(C,{I},{S})=sales(C,{J}{T}) (3) from sales (4)where =1999 amp。amp。=1999 amp。amp。= (5)group by C, (6)having sum(=100)amp。amp。min()=500 (7)with support threshold=1% (8)with confidence threshold=50% Lives(C,_,”Pudong”)^Sales(C,”Census_CD”,_)^Sales(C,”MS/Office”,_)=Sales(C,”MS/SQLSever”,_) [%,65%] 約束的分類 ? 單調(diào)性約束 (monotone constraint) ? 反單調(diào)性約束 (antimonotone constraint) ? 可轉(zhuǎn)變的約束 (convertibale constraint) ? 簡潔性約束 (succinct constraint) ? 不可轉(zhuǎn)變的約束 (nonconvertibale constraint) 約束的有關(guān)概念 ? 項(xiàng)目集： I={i1,i2,……,im}, ? 交易： T=tid,It ? 模式 S是項(xiàng)目集的子集， S={ij1,ij2,…,i jk} ? 模式 S包含與 T,T=tid,It,iff S=It。 S’是 S的子模式 (subpattern)且 S 是 S’的超模式 (superpattern)， if 有 S’=S. 約束的有關(guān)概念（續(xù)） ? 定義約束 : C是作用于項(xiàng)目集 I的冪集(powerset)上的謂詞 ,C(S)=True/False。 ? 滿意模式集 (satisfying pattern set) SATc(I)是指那些完全滿足約束 C的項(xiàng)目集的全體 ? 將約束條件用于頻繁集的查詢無非是找出那些滿足 C的頻繁集單調(diào)和反單調(diào)的規(guī)則約束 ? 規(guī)則 Ca 是反單調(diào)的 (antimonotone) iff 對于任給的不滿足 Ca的項(xiàng)集 (模式 ) S, 不存在S的超集能夠滿足 Ca : Ca : min(S)=v ， v是 S的一個項(xiàng)集 ? 約束 Cm 是單調(diào)的 Cm的項(xiàng)集(模式 ) S, 每一個 S的超集都能夠滿足 Cm : Cm : min(S)=v, v是 S的一個項(xiàng)集

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