基于模式与规则寻找的数据挖掘硏究娄会东，苏瑞，金建军(1.广东外语外贸大学人爭处，广东广州510420:2桂林电子科技大学计算机与控制学院，广西桂林541004:3.河南理工大学图书馆，河南焦作454003)摘要：企业在商业运营中积聚了大量的数据，如何从大量的数据中找出有价値的信息，帮助企业分析产品市场走向并提供更好的商务决策是目前数据挖掘领域硏究的热点.以Apriori算法为主，介绍了基于模式与规则寻找的数据挖掘技术中的模式与规则寻找方法、关联模式评估方法等，为企业数据挖掘系统的硏究与设计提供有益的帮助.关键词：数据挖掘，模式，关联规则，Apriori算法中图分类号：TP31L52文献标识码：A文章编号：1673・9798(2007)04・0467・05DataminingontheexpbrationofpatternandruleLOUHui・dong,SURui,JNJian-jun(1.IlitfnanResouivesDVisionofGuangdongUniversityofsludies.Guangzhou510420・China;2CmiputerandControlInstituteofGut2linUniversityof'ElectmnicTechnologyGuilin541004.China;3LibmryofHenanPolyteenicUnivelsity,Jiaoziio454003,China)Abstract:Enterprisesaccumulatedagreatamountofdatainbusiness,fromwhichpinductmarketorientationaswellasothervaluableinibimationisanalyzed,whichusedtosupportdecisbnsinbusinessTherefore,thosedatabecomeasjrtofwealthHowever,theamountofdataisincreasingdaybydaywiththechangingtripliedrule,thusitbecomesanurgentproblemhowDefticien什yminemodelandrule,andcontinuouslyre2newtheefficiencyofalg)ritlim.Datamining,analysisofthempliedinfoimatbninthedata,whichhasabrightpinspectofapplication,providesanefficientdatapro-cessingmethodtoautomaticallyextractknowl2edgeThepaper,focusedonthebasicalgDritlmofthesearchingofassD-ciatbnrules一Aprbrialgorithm、intioduceshowtosearchiorpattemandruleKeywords:dataminingpattern;associationrules;Aprbrialgorithm0引言随着计算机科学技术的不断发展，各种各样的数据库管理系统已经逐步走进人们的生活.目前的数据库系统使企业无法从已积累的大量数据中发现被隐藏的关系和规则，即企业无法利用已积累的夫量数据来预测未来的发展趋势.因此，女口何从海量的数据中提取出有用的信息已成为目前迫切需要解决的问题•20世纪90年代中后期，由于现实的需求促使了一种新型的数据分析技术一据挖掘滋诞生，并且很快成为一种决策支持的新手段.目前，各种数据挖掘软件的广泛应用，极大地提高了企业分析数据的能力，并为企业带来了良好的经济效益.3收稿日期：2007-05-17基金项目：国家自然科学基金重点资助项目(60673191).作者简介：娄会东(1980-),男，河南平顶山人，硏究实习员，从爭数据仓库、模式识别领域的硏究.E・ma让budong@mailgdutseducn丁郁仔仕看入重旳殆化/,叩且枫巩乙冋云仔仕?之化密化天糸・叩利用帳巩冋削?之化天糸口」以侍列一种简单的算法，以寻找出现在数据中的所有特定类型的模式E.关联分析是一种用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的联系的方法.1993年，Agmvval等人㈢首先提出了交易数据库中不同商品之间的关联规则挖掘，并逐渐引起了专家、学者的重视.现在，它已经成功地应用到了簡业领域，例如CRM（客户关系管理）.所谓的CRM就是为企业提供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，以实现客户收益率的最大化⑴.它是一种能以客户为中心并及时提供服务，以提高客户澜意程度并最人限度地减少客户流失的客户和企业双方都获利的一种管理方法•CRM应用系统借助数据挖掘技术通过对所收集的客户特征信息进行智能化分析，为企业的商业决策提供科学依据.数据关联规则挖掘算法通常将关联规则挖掘任务分为两步⑴：首先，发现所有的频繁项集.根据定义，这些项集的频度至少应等于预先设置的最小支持频度；其次，根据所获得的频繁项集产生朮应的强关联规则.这些规则必须满足于最小信任度阈値.1基本概念基于模式与规则寻找的数据挖掘技术涉及的基本槪念包括：（1）规则⑴.规则是由左侧的命题砂提或者条件）和右侧的结论组成的，左侧和右侧都是由对世界的一...