[发明专利]一种基于关联规则的数据挖掘方法及装置

权利要求书

1.一种基于关联规则的数据挖掘方法，其特征在于，包括：

从待挖掘数据中选取目标因素；所述待挖掘数据中除所述目标因素以外的数据为非目标因素；

采用预设的关联规则确定所述非目标因素之间的关联关系，获取非目标因素第一频繁集；

将所述非目标因素第一频繁集中的每一个频繁项与所述目标因素建立关联关系，获取目标因素候选集；

按照预设的第一频繁度筛选阈值对所述目标因素候选集进行频繁度筛选，获取目标因素频繁集。

2.根据权利要求1所述的基于关联规则的数据挖掘方法，其特征在于，所述采用预设的关联规则确定所述非目标因素之间的关联关系包括：

从所述非目标因素中选取满足预设支持度要求的数据项，获取频繁项集；

将所述频繁项集中的每一个数据项两两之间建立关系，形成非目标因素候选集；

按照预设的第二频繁度筛选阈值对所述非目标因素候选集进行频繁度筛选，获取所述非目标因素第一频繁集。

3.根据权利要求2所述的基于关联规则的数据挖掘方法，其特征在于，还包括：

根据数据项顺序等价原则，对所述非目标因素第一频繁集进行去重处理，获取非目标因素第二频繁集；

将所述非目标因素第二频繁集中的每一个频繁项与所述目标因素建立关联关系，获取目标因素候选集。

4.根据权利要求1所述的基于关联规则的数据挖掘方法，其特征在于，在所述从待挖掘数据中选取目标因素之前，还包括：

加载原始数据；

对所述原始数据进行预处理，获取所述待挖掘数据。

5.根据权利要求4所述的基于关联规则的数据挖掘方法，其特征在于，所述原始数据采用CSV格式存储；所述加载原始数据包括：

以文本格式读取所述原始数据，并对所述原始数据进行行分离，获取所述原始数据中每一个数据项的属性。

6.根据权利要求5所述的基于关联规则的数据挖掘方法，其特征在于，所述对所述原始数据进行预处理包括：

根据所述原始数据中每一个数据项的属性，确定需要进行数据转换的数据项；

将所述需要进行数据转换的数据项按照预设转换阈值进行转换；

存储所述预设转换阈值。

7.根据权利要求6所述的基于关联规则的数据挖掘方法，其特征在于，所述将所述需要进行数据转换的数据项按照预设转换阈值进行转换之前，还包括：

判断是否存在常用转换阈值；

若存在所述常用转换阈值，将所述需要进行数据转换的数据项按照所述常用转换阈值进行转换。

8.一种基于关联规则的数据挖掘装置，其特征在于，包括：

第一选取单元，用于从待挖掘数据中选取目标因素；所述待挖掘数据中除所述目标因素以外的数据为非目标因素；

挖掘单元，用于采用预设的关联规则确定所述非目标因素之间的关联关系，获取非目标因素第一频繁集；

第一候选集获取单元，用于将所述非目标因素第一频繁集中的每一个频繁项与所述目标因素建立关联关系，获取目标因素候选集；

第一筛选单元，用于按照预设的第一频繁度筛选阈值对所述目标因素候选集进行频繁度筛选，获取目标因素频繁集。

9.根据权利要求8所述的基于关联规则的数据挖掘装置，其特征在于，所述挖掘单元还用于根据数据项顺序等价原则，对所述非目标因素第一频繁集进行去重处理，获取非目标因素第二频繁集；所述第一候选集获取单元还用于将所述非目标因素第二频繁集中的每一个频繁项与所述目标因素建立关联关系，获取目标因素候选集。

10.根据权利要求8所述的基于关联规则的数据挖掘装置，其特征在于，还包括：

数据加载单元，用于加载原始数据；

数据预处理单元，用于对所述原始数据进行预处理，获取所述待挖掘数据。