多约束关联挖掘

时态约束关联规则挖掘 在进行时态关联规则挖掘时，为了真正反映不同时间间隔内的时间数据的内在规律，通常分为三个子过程：1. 初始阶段：2. 关联规则发现阶段3. 结果关联规则的表达 通过这三个阶段，可以有效提取出有价值的时态关联规则，帮助分析数据的时间特性。

基于模型的事务数据关联挖掘频繁约束 本研究关注事务数据关联挖掘中的频繁约束问题。首先，回顾了相关背景知识和现有文献。接着，提出了一个基于模型的频繁约束构建方法，并设计了一种名为NB-频繁项集的挖掘算法。最后，通过实验验证了该方法和算法的有效性，并总结了研究结论。

一个项目子集Is被称为简洁集（succinct set），如果存在选择性谓词p，使得该项目子集能够表示为σp(I)。另外，如果存在简洁集I1, …, Ik ⊆ I，那么简洁集SP可以用I1, …, Ik的并、差运算表示出来，被称为强简洁集（succinct power set）。Cs的约束被视为简洁的，如果SATCs(I)是一个强简洁集。

多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。

多层关联规则里的冗余问题，挺让人头疼的，尤其是在数据量大的时候。冗余过滤就是个不错的工具，能帮你把“祖先关系”导致的重复规则过滤掉，逻辑清爽不少。用在那种需要分层挖掘的场景，比如商品分类、用户行为，效果还蛮的。 多层结构的数据，比如商品分“食品-零食-饼干”这几级，多时候你会挖出一堆类似的规则。其实上层已经有了，下层再出来一条，就是冗余。靠人工一个个过？太费劲。用这个过滤方案，效率高不少。 Apriori这种算法你肯定用过吧？配合这类过滤机制一起用，能大大提升输出规则的质量。不只是多，更重要的是准。有些规则看着热闹，其实一点价值都没有，这一步能帮你把水分滤掉。 顺带一提，想深入挖的话，可以看看

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。

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%]

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。

在 SQL Server 2008 中，某些索引与约束条件绑定，例如主键约束会自动生成对应索引。直接修改这类索引的属性可能会受到限制。 以“商品类型表”中的“PK_商品类型表”索引为例，它依赖于主键约束。若尝试通过常规方式修改其属性，会发现选项不可用。 解决方法是通过修改关联的约束来间接调整索引属性。 步骤： 定位约束: 找出与目标索引关联的约束，例如主键约束。 修改约束: 根据需求调整约束定义，例如修改包含的列或排序规则。 更新索引: 修改约束后，与其关联的索引属性会自动更新。 通过这种方法，您可以有效地管理与约束绑定的索引，确保数据库性能和数据完整性。

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。