挖掘关联规则的新方法

提出一种Inter-Apriori方法，用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量，能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明，Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角，加强了地震目录数据分析的重要性，并推进了地震预报工作。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

关联规则挖掘该研究概述了关联规则挖掘技术的定义、分类、挖掘方法和模式。分析了关联规则挖掘质量的改善问题和领域应用。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

以关联规则 A  C 为例，深入解读其支持度和置信度： 支持度 (Support): 衡量规则 A  C 在所有交易中出现的频率。 计算公式：support(A  C) = support({A, C}) = 50% 解读：意味着在所有交易中，同时包含 A 和 C 的交易占 50%。 置信度 (Confidence): 衡量在包含 A 的交易中，也包含 C 的交易的比例。 计算公式：confidence(A  C) = support({A, C}) / support({A}) = 66.6% 解读：意味着在所有包含 A 的交易中，有 66.6% 的交易也包含 C。 A

提出一种基于T统计量的关联规则挖掘方法，使用显著度取代置信度，挖掘出的规则具有统计显著性。

关联规则挖掘和顺序模式挖掘，欢迎深入了解！