数据库中动态关联规则的挖掘

关联规则能挖掘变量间的相互依赖关系,但是不能反映规则本身的变化规律．为此本文提出了动态关联规则．首先将整个待挖掘数据集按时间划分成若干子集,每个子集挖掘得到的每条规则分别生成一个支持度和一个置信度,这样每条规则在全集上就对应了一个支持度向量和一个置信度向量．通过分析支持度向量和置信度向量,不仅可以发现规则随时间变化的情况,也能够预测规则的发展趋势．本文还提出了两个挖掘动态关联规则的算法,且对他们做了比较．并给出了柱状图和时间序列两种方法分析这两个向量．最后给出了一个挖掘动态关联规则的应用实例。