一种新的关联规则挖掘的模型

1.引言 support-confidence模型是正关联规则挖掘普遍应用的模型,而如何度量关联规则的不确定性则是正关联规则挖掘中的重要问题之一。在该模型中,用supp(X∪Y)和conf(X→Y)来度量关联规则X→Y的不确定性。然而,用这一度量标准可能会得到诸如X→Y,但X与Y不相关(或独立)的规则。可见,用conf(X→Y)来度量关联规则是不够的. 实际应用中,我们不仅要挖掘正关联规则,而且还要挖掘负关联规则。正关联规则即形如X→Y的式子,负关联规则即形如X→Y的式子,其中X,YI,X∩Y=,I为数据库D中的所有项的集合,首先看一个例子,若p(c)=0.6,p(t)=0.4,p(t∪c)=0.05,p(t∪c)=0.35,minconf=0.52,有p(t∪c)/p(t)=0.05/0.4=0.125minconf。因此,t→c为一有效规则。

A New Model of Mining Association Rules