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数据挖掘教程:在大型数据库中挖掘关联规则.ppt

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文档介绍:第六章 在大型数据库中 挖掘关联规则


6.6.1 基于约束的挖掘
使用约束的必要性
在数据挖掘中常使用的几种约束:
知识类型约束:指定要挖掘的知识类型
如关联规则
数据约束: 指定与任务相关的数据集
Find pro)
no
no
yes
partly
no
yes
partly
yes
no
partly
yes
no
partly
yes
no
partly
convertible
(yes)
反单调
单调
约束规则
可转变的约束 1
反单调可转变的
1. C(S)既不是单调性约束,也不是反单调性约束;
2.若存在顺序R,使得经R排序后的I具有如下性质:
任给 S’∈{suffix_S}, if C(S)=>C(S’)
则C(S)是反单调可转变的
可转变性约束的例子1: Avg(S)  V
令I为一组以升序排列数值的项目集
E.g. I={1,3,4,6,8,9, }, R意指升续
Avg(S) >= v 是反单调可转变的
如果 S ’ 是S的一个后缀, 那么avg(S’) >= avg(S)
{6,8,9} is a suffix of {3,4,6,8,9}
avg({6,8,9})=23/3  avg({3,4,6,8,9})=6
如果 S满足约束 avg(S) v, 则 S’也满足
可转变的约束 2
单调可转变的
1. C(S)既不是单调性约束,也不是反单调性约束;
2.若存在顺序R,使得经R排序后的I具有如下性质:
任给 S’∈{suffix_S}, if C(S’)=>C(S)
则C(S)是单调可转变的
可转变性约束的例子 2 Avg(S)  V
令I为一组以降序排列数值的项目集
E.g. I={9, 8, 6, 4, 3, 1}, R意指降续
Avg(S)  v 是单调可转变的
如果 S ’ 是S的一个后缀, 那么avg(S)  avg(S’)
{8, 4, 3} is a suffix of {9, 8, 4, 3}
avg({9, 8, 4, 3})=6  avg({8, 4, 3})=5
如果 S’满足约束 avg(S’) v, 则 S也满足
{8, 4, 3} satisfies constraint avg(S)  4, so does {9, 8, 4, 3}
简洁性约束
一个项目子集Is 是一个 简洁集(succinct set), 如果对于某些选择性谓词p,该项目子集能够表示为p(I) ,此处, 是一个选择符
SP2I 是一个强简洁集( succinct power set),如果有一个数目不变的简洁集 I1, …, Ik I, SP 能够用I1, …, Ik 的并、差运算表示出来
be expressed in terms of the strict power sets of I1, …, Ik using union and minus
约束 Cs 是简洁的 假如 SATCs(I)是一个强简洁集
简洁性约束的举例
约束规则
v  S
S V
S  V
S  V
min(S)  v
min(S)  v
min(S)  v
max(S)  v
max(S)  v
max(S)  v
count(S)  v
count(S)  v
count(S)  v
sum(S)  v
sum(S)  v
sum(S)  v
avg(S)  v,   { , ,  }
(frequent constraint)
简洁性
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
weakly
weakly
weakly
no
no
no
no
(no)
几种约束之间的关系
Succinctness
Anti-monotonicity
Monotonicity
Convertible constraints
Inconvertible constraints

频繁数据集应用举例
交易数据库TDB如下所示,支持度为 3
频繁项目按照降续排列 : a:5; e:4; b:3; c:3; d:3; f:3
Transaction_ID
Items In Transaction
100
a,e,c,d,,f
200
a,b
300
a,e,c,f
400
a,e,b,c,d,f
500
a,e,b,d
频繁数据集应用举例(续)
将排序后的每次交易的项目列表的前缀项目映射到条件数据库TDB|f; TDB|

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上传人:经管专家 2022/5/18 文件大小:213 KB

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