从数据库中发掘定量型关联规则

Mining Quantitative Association Rules from Database

一、引言随着数据库技术和机器学习技术的发展,在数据库中发现新颖的、具有潜在效用的知识,简称KDD（Knowledge Discovery in Database）是近年来的一个新兴研究领域。KDD中的关联规则是描述数据库中数据项（属性,变量）之间所存在的（潜在）关系的规则。我们作如下形式化定义: 令I={i1,i2……,im}为项目集（itemset）,D为事务数据库,其中每个事务T是一个项目子集（TI）,并具有一个唯一的标识符ID。关联规则是形如XY的逻辑蕴含式,其中XT,YT,且X∩Y=φ。有两个因子与这条规则相关;如果事务数据库中有s％的事务包含X∪Y,那么我们说关联规则XY的支持度（support）为s;如果事务数据库里包含X的事务中有c％的事务同时也包含Y,那么我们说关联规则XY的置信度（confidence）为c。

In this paper, we introduce the technique of mining quantitative association rules in KDD. We apply it on an agriculture database to find some unknown useful knowledge.