[发明专利]一种基于向量运算的关联规则挖掘方法

权利要求书

1.一种基于向量运算的关联规则挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：

定义对象和属性的向量表示，约定对象向量和属性向量的运算规则，用于计算属性集上的向量基；

根据向量基计算生成属性集上的向量；

根据所述属性集上的向量计算属性集上的任一向量的支持度；

设定向量基的支持度阈值，筛选出大于支持度阈值条件的向量；

根据预先设定的可信度阈值，在所述大于支持度阈值条件的向量中挖掘满足条件的属性关联规则。

2.根据权利要求1所述的一种基于向量运算的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述定义对象和属性的向量表示，约定对象向量和属性向量的运算规则包括：

定义信息系统I表示为：I＝(U,A,f)，U表示对象集、A表示属性集，其中U＝{u₁,…,u_n}，A＝{a₁,…,a_m}，u_n表示对象集中第n个元素、a_m表示属性集中第m个元素；

f称为I的信息函数，即f:U×A→{0,1}，对任意(u_i,a_j)∈U×A，若f(u_i,a_j)＝p_ij＝0，则称第i个对象u_i不具有第j个属性a_j；若f(u_i,a_j)＝p_ij＝1，则称第i个对象u_i具有第j个属性a_j。

定义A₁→A₂为一条属性关联规则，其中，A₁,且A₁称为前件，A₂称为后件；

定义u_i＝(p_i1,...,p_im)_1×m，表示对象u_i可表示为由0或1构成的m维行向量；

定义表示属性a_j可表示为由0或1构成的n维列向量；

约定如下向量运算规则，1оu_i＝u_i、0οu_i＝1_1×m＝(1,…,1)_1×m、1οa_j＝a_j、其中，(1,…,1)_1×m表示元素全为1的m维行向量，表示元素全为1的n维列向量；

约定属性a_j与(u₁,…,u_n)之间的向量运算规则如下，

约定属性u_i与(a₁,…,a_m)之间的向量运算规则如下，

其中n，m，i，j均为正整数。

3.根据权利要求1所述的一种基于向量运算的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述计算属性集上的向量基为：

定义B(a_j)表示属性a_j可生成一个向量基，

得到属性集上的向量基为，

B(A)＝{B(a_j)|a_j∈A}，

其中n，j均为正整数。