[发明专利]低资源条件下的关联规则挖掘方法、系统、装置

权利要求书

1.一种低资源条件下的关联规则挖掘方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S100，获取待挖掘关联规则的数据集，作为第一数据集，对所述第一数据集各事务中的项进行数字化编码；

步骤S200，基于数字化编码的项、预设的高频最小支持度，通过FPGrowth算法得到高频频繁项集；获取所述高频频繁项集中各项集构成的关联规则的置信度，若所述置信度大于预设的高频最小置信度阈值，则将所述置信度对应的关联规则作为高频关联规则；

步骤S300，对每一个数字化编码的项，在所述第一数据集中选取包含其的事务并在选取的各事务中删除其本身，构建第二数据集，并在所述第一数据集中选取不包含其的事务构建第三数据集；根据所述第二数据集中的项、预设的低频最小支持度，通过FPGrowth算法得到第一低频频繁项集；将所述预设的低频最小支持度与预设的边界系数的积作为最小支持度，并结合所述第三数据集中的项，通过FPGrowth算法得到第二低频频繁项集；

步骤S400，基于所述第一低频频繁项集、所述第二低频频繁项集，通过setdiff函数得到第三低频频繁项集，并计算所述第三低频频繁项集中各项集在所述第三数据集中的出现频率，若该出现频率小于所述预设的边界系数，则将该出现频率对应的各项集构成的关联规则作为低频关联规则；

步骤S500，将所述高频关联规则、所述低频关联规则作为挖掘到的关联规则进行输出。

2.根据权利要求1所述的低资源条件下的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述预设的高频最小支持度大于所述预设的低频最小支持度。

3.根据权利要求1所述的低资源条件下的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述预设的高频最小置信度阈值的获取方法为：

获取待挖掘关联规则中预设的后继项在所述第一数据集中出现的概率，将该概率与预设的最小提升度的积作为第一置信度；

将所述第一置信度与预设的最小置信度中的较小者作为预设的高频最小置信度阈值。

4.根据权利要求3所述的低资源条件下的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述预设的边界系数的计算方法为：

其中，confMin为第二置信度与预设的最小置信度中的较小者；所述第二置信度为预设的最小提升度与所述第一数据集中各项对应支持度的积。

5.根据权利要求2所述的低资源条件下的关联规则挖掘方法，其特征在于，步骤S400“计算所述第三低频频繁项集中各项集在所述第三数据集中的出现频率”，其方法为：若所述第三低频频繁项集中各项集在第三数据集中的出现频率为0，则获取所述第三低频频繁项集中各项集在所述第二数据集中的出现频率。

6.根据权利要求1所述的低资源条件下的关联规则挖掘方法，其特征在于，若所述高频关联规则和/或所述低频关联规则的后继项为多项，则拆分成单项。