Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｓ ｇ ｒｔ
ＺＨＡＮＧ ｕ ｈ ａ ， Ｃｈ ｎ ｕ ＸＵ ｅ ， Ｗ ｉ ＺＨＡＮＧ ｅ Ｗ ｉ （． ｍｐ ｔｒＤｅ ａｔ ｎ ， ｉｔ ｎＵｎｖ ｒｉ ｆＡｉ Ｆ ｒｅ， ａ ｇ ｈ ｎ １ ０ ２ １ Ｃｏ ｕｅ ｐ ｒｍｅ ｔ Ａｖａｉ ｉｅｓ ｙ ｏ ｒ ｏｃ Ｃｈ ｎ ｃ ｕ ３ ０ ２； ｏ ｔ
也包含数值属性 ［ ４ １ 。因为关 的 ，所 以数 量关联规 则挖掘 问题也足 解决关 系型数据库知识 发现的关键 技术之一 。数量关 联规则
挖 掘 主要 包 括 ５个 步 骤 ，如 图 １ 示 。 所
据对象当前 的发展现状来预测其未来的发展趋势 。
ｑ ｎｔｔｔｖ ａ ｓ ｃａ ｉｎ ｒ ｌ ｕａ ｉａ ｉｅ ｓ ｏ ｉｔｏ ｕ ｅ， ｂｕ ｌｏ ａ ｌｚ ｓ ｓ ｖ ｒ ｌｔ ｐ ｃ ｌａｇ ｒｔ ｍ ｓｏ ａ ｉａｉ ｅ ａ ｓ ｃａｉ ｎ ｒ ｌ ｔａ ｓ ｎａｙ ｅ ｅ ｅ ａ ｙ ｉ ａ ｌｏ ｈ ｆｑｕ ｎｔ ｔｖ ｓ ｏ ｉｔｏ ｅ．Ｔｈ ｓ ｐ ｐｅ ｒｎ ｓ ｉ ｔ ｕ ｉ ａ ｒｂ ｇ ｉ
１ 引言
从 数据 中识 别 出有 效的 、新 颖 的 、具 有潜 在效用 的以及 最 终 可 理 解 的模 式 的高 级 处 理 过 程 就 是 数 据 挖 掘 （ ａ Ｄｔ ａ Ｍｉｉｇ Ｉ ｎｎ）ｌ ｌ ，又称 数据库 中的知识发现 （ 简称 Ｋ Ｄ 。关联 规则 Ｄ ） 是数据 挖掘 中最 活跃 的研究方 法之一 ，其挖掘 目的是从 数据 集 中发现项与项之间有趣 的关联和相关关系 ［ ２ １ ，这种关系不仅 可 以描 述数据对 象历史发展 的规 律性 ，而且可 以用它根 据数
２ ＡｖａｉｎＵｎｖ ｒｉ ｆＡｉ Ｆ ｒｅＭｉｔｒ ｉ ｌｔ ｎＴｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｒｅｅ ｒｈＩ ｓ ｔｔ Ｃｈ ｎ ｃ ｕ ３ ０ ２ ． ｉｔ ｉｅｓ ｙｏ ｒ ｏｃ ｌ ａｙ Ｓｍｕａｉ ｃ ｎ ｌｇ ｓａｃ ｎ ｔｕｅ， ａ ｇ ｈ ｎ １ ０ ２ ） ｏ ｔ ｉ ｏ ｉ
ｆｒａｄＩ Ａ ａ ｏ ｔｍ ａｄｖ ｗ ｅ ｒｓｅｔ ｆ ｕ ｎｉ ｔｅａｓｃａｏ ｌ ｍｉ ｎ ． ｏｗ ｒ Ｑ Ｍ ｌ ｒｈ ｎ ｉ ｓｔ ｏｐ ｃ ｏ ａｔａｖ ｓ ｉ ｉ ｒ ｅ ｎ ｇ ｇｉ ｅ ｈｐ ｑ ｔｉ ｏ ｔ ｎｕ ｉ Ｋ ｙｗ ｒｓ ａ ｎｎ Ｑ ａｔａｖ ｓｏｉ ｉ ｕｅ９ ｌ ｒｈ ｅ ｏ ｄ ：Ｄ ｔ Ｍｉｉ ａ ｇ； ｕ ｎｉｔ ｅ Ａ ｓｃ ｔ ｎＲ ｌ ‘ ｇｉ ｍ ｔｉ ａｏ Ａ ｏ ｔ
Ｉ 壁望 —＿ 兰 竺 望 卜 ＿ 竺 １
图 １ 挖 掘 步 骤
２ 数 量关联 规则
２１ 基 本 描 述 ．
关联规则 的算 法主要集 中在生 成频繁项 集和产 生关联 规 则两步 ，将离散 区间整数化是对分 类属性 或数值 属性的离散
数据集是数 量关联规 则挖掘 的对象 ，也记为 Ｄ，Ｄ ｛， ＝ ｈｔ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｓ ｏ ｉｔ ｎ ｒ ｓ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ａ ｍｐ ｒａ ｔｒ ｓ ａ ｃ ｅｄ ｏ ａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ａ ｄ ｔ ａ ｕ ｎ ｉ ｔ ｅ ａ ｓ ｃａ ｉｎ ｒ ｌ ｓｒ ｃ ： ｓ ｃａ ｉ ｕｌ ｎ ｎ ｓ ｎ ｉ ｏ ｔｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ ｌ ｆ ｄ ｔ ｎｎ ， ｎ ｈ ｔ ｑ ａ ｔ ａｉ ｓ ｏ ｉｔ ｕｅ ｏ ｅ ｉ ｔ ｖ ｏ ｍｉ ｉ ｇ ｄ ｆ ｒ ｎ ｉ ａ ｅ ｔ ｄ ｔ ｎ ｌＢ ｏ ｅ ｎ ａ ｓ ｃ ａｉｎ ｒ ｌ ．ｈ ｓ ｐ ｐ ｒｎ ｔｏ ｌ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｎ ｎ ｉ ｅ ｅ ｔ— ｔｓ ｒ ｉ ｏ ａ ｏ ｌ ａ ｓｏ ｉｔ ｕ ｅＴ ｉ ａ ｅ ｏ ｎ ｙ ｉ ｔ ｕ ｅ ｍａｈ ｄ ｆ ａ ｉ ｏ ｏ ｔ ｏ ｓ，ｓｅ ｓ ａ ｄ ｐ ｏ ｌｍｓ ｏ ｔｐ ｎ ｒｂｅ ｆ
电脑 编 程 技 巧 与 维 护
数量 关联规 则挖掘及 其典型 算法分析
张春 华 ，徐 卫 ，张伟
（． １ 卒军航空大学计算机教研室 ，长春 １０ ２ ；２ 空军航空大学军事仿真技术研究所 ，长春 １０ ２ ） ３０２ ． ３０ ２
摘 要 ： 关联 规 则 的 发 现 是 数 据挖 掘 的 一 个 重要 方 面 ，而 数 量 关联 规 则 的 发 现 不 同于 传 统 的 布 尔型 关联 规 则 。介 绍
了数量 型关联规则挖掘的方法 、步骤 以及存在的 问题 ，分析 了几种具有代表性的数量型关联规则挖 掘算法 ，提 出了 Ｉ Ａ 算法，并对数量型关联规 则的挖掘进行 了展 望。 Ｑ Ｍ
关键 词 ：数 据 挖 掘 ； 量 关联 规 则 ’ 法 数 ９ 算
Ａｎ ｌｓｓｏ ａ ｔ ａｉｅＡｓｏ ｉｔ ｎ Ｒｕｅ ｎｎ ｎ ｅ ｅａ ｙ ｉａ ａｙｉ ｎＱｕ ｎｉ ｔ ｓｃａｉ ｌｓＭｉｉｇａ ｄＳ ｖ ｒ ｌ ｐｃｌ ｔ ｖ ｏ Ｔ
…
＿ｋ ｔ 。ｔ中的元素 ｉ ｒ ｌ …Ｐ ＇…，１ ｋ ｔ Ｌ （ ， ）称为项 目 （ ｅ ） ＝２ Ｉ ｍ 。设 Ｉ ｔ ＝
区间 ，将 其值映射 成连续 的整数标 识 。其 中数值属 性的离散
化需要选 取适 当的离 散化算法 ，决 定分 区的数 目。选取合适 的离散化 算法是这 一步的难点 。在选择算 法时 ，需要 考虑 到 数据 的分 布特点 。分区的数 目也 即分割 的粒 度 ，太大或 太小 都可 能影 响信息 的处理精度和效率 。根据 数值属性 处理 的不 同方式 ，数量关联规则挖掘可以分为数值属性 的静 态离散化 、 数值 属性 的动态离 散化以及基 于特定的技 术进行 离散化 ３种