外关联规则挖掘

根据项集内项的关联性,现有关联规则挖掘算法可分为正关联规则挖掘和负关联规则挖掘两大类,它们反映的是项集内频繁项之间的关联性。通过对实际数据集的分析发现,一个项集可以划分成若干子项集,子项集内的项有较高的相关性,而不同的子项集相关性则较低,这意味着每个子项集与其外部的一个潜在因子间存在着关联,由此本文提出了外关联规则的概念,并基于因子分析和主成分分析方法,提出了外关联规则挖掘算法(FAAR),从而将项集内的关联规则挖掘外推到子项集和潜在因子集之间的外关联规则挖掘,扩展和丰富了关联规则挖掘的应用,在此基础上还可进一步发现它所蕴涵的正、负关联规则。

基于神经网络与组成份分析的关联规则挖掘

通过对关联规则挖掘的分类研究,提出了关联规则挖掘的分类定义方法,从项集的相关性出发,阐述了一种基于ANN-PCA的快速、高效的挖掘算法,从而扩展了关联规则挖掘的应用。实验证明了该算法的有效性。