自认规则研究
自认规则研究(一)
“内容提要”探讨自认规则的理论基础，从比较法的角度对两大法系的自认规则进行考察，分
析我国现行法律自认规定的弊端，对如何构筑我国的自认规则提出构想，同时对审判实践中
经常遇到的有关问题的规制提出看法。“摘要题”证据理论“关键词”民事诉讼/自认规则/漏洞分析/立法构想civillawsuit/admissionrules/analysisforgap/legislativesuggestions“正文”在民事
诉讼中，法官必须依据证据认定案件事实并作出判决。因此，围绕证据问题而展开的一系列
诉讼活动无疑在整个诉讼过程中处于核心的地位。然而，通观我国现行的民事证据立法，其
粗陋之处却是显而易见的，在自认规则方面的明显疏漏就是其重要表现之一。由于法律规定
上的漏洞，自认规则的功能远未得到发挥，审判实践中普遍存在着法官不敢或不愿以当事人
的自认为依据判决的现象。目前，我国正在起草民事证据法，在未来的民事证据法中确定完
善的自认规则不失为一种理性的选择。有鉴于此，本文对自认规则的有关问题发表些浅见。
一、自认规则的理论基础各国证据规则将自认规则纳入其规制范围，绝非无的放矢，乃有其
深刻的理论基础。自认规则产生的理论基础乃是诚实信用原则。正如一切重要的法律概念一样，诚实信用原则虽被推崇为私法的帝王原则，但何为诚实信用原则，在理论上却是众说纷纭，莫衷一是。据《布莱克法律词典》解释，诚实信用即：是或怀有善意；诚实地，公开地
和忠实地；没有欺骗或欺诈。真实地；实际地；没有假装或伪装。清白无辜地；持信任和信
赖的态度；没有注意到欺诈，等等。真正的，实际的，真实的和不假装的。而善意，是一种
没有专门意思和成文定义的不可触摸的抽象的优良品质，与其他事物相伴随，它包括诚实的
信念、不存恶意、没有骗取或追求不合理好处的目的。在普通用法中这一词语一般用来描述
目的诚实和不欺诈的内心状态，概言之，即忠实于自己的义务和责任。（注：参见Black‘sLawDictionaryByHeneryCampbellBlack，M.A.5th]editon.westpublishCO.1979.p160.p623-624）。法律将道德色彩极为浓郁的诚实信用原
则上升为法律的基本原则并赋予基人人必须遵守的效力，其宗旨乃在于对于不正的人或无良
心的人，必不给予以作弊的工具。行使权利、履行义务应循以诚实及信用，此为罗马法以来
的多国民法所认同。但如果深入考察我们会发现，诚实信用原则多被各国民法确定为一项基
本原则，而诚实信用原则能否成为民事诉讼法的一项基本原则则不无疑问。实际上，诚实信
用原则也是民事诉讼法的一项基本原则。这是由民事诉讼的性质决定的。当事人向法院起诉，
是为了维护自己的合法的民事权利，而为了维护其民事实体权利，民事诉讼法必然赋予其民
事诉讼权利，如起诉权、辩论权、反诉权、处分权等。但当事人行使诉讼权利时，仍然要基
于合理和善意，不得滥用诉讼权利。拖延诉讼、诉讼突袭、恶意诉讼等滥用诉权行为均为法
律所禁止。禁止诉权滥用乃是诚实信用原则在民事诉讼中的具体体现。既然诚实信用原则是
民事诉讼法的一项基本原则，那么该原则适用于证据法乃是理所当然之事。正如有的学者所说：盖原、被告之目的，均在求正义，争议有一无二，关于正义之探求，原告与被告均在同
一之列，故在诉讼程序进行上，当事人应依诚实信用原则而进行，在提出诉讼资料上应遵守
真实义务不外为诚实信用原则之一片鳞 1].由此可见，基于诚实信用原则，在举证责任上，当事人应当承担真实义务。所谓真实义务，系指当事人及诉讼关系人（诉讼代理人、证人、鉴定人）在民事诉讼上，应负陈述真实的义务。民事诉讼上的真实义务可分为两种：（1）
完全陈述义务。即当事人对于某种事实有主张的责任时，应承担完全陈述的义务。凡主张法
律关系存在的当事人，对构成法律要件之事实，应负主张之责任。故当事人对此项事实，应
为完全之陈述。至属于一般要件之事实（例如权利能力、行为能力）是否存在，妨害法律关
系发生之事实（例如错误、虚假表示、违反公共秩序或善良风俗）或使法律关系消灭或变更
之事实（例如清偿、提存、抵销、免除、混同、债务更新、消灭时效完成等）是否不存在，当事人无主张之责任。故当事人之对造就上项事实，自有负完全陈述之义务。（2）真实陈述
义务。此义务是禁止当事人故意为不真实的陈述，或故意对对方当事人所为的真实陈述为争执。所谓真实，是指主观的真实，非指客观的真实。故当事人以善意所为的不真实的陈述，不在禁止之列 1].由此可见，基于诚实信用原则所产生的当事人真实陈述义务包含两方面的内容：一方面，当事人对自己提出的主张和证据以及事实和理由，有真实陈述的义务，此种
义务，我们可以将其称为积极的真实陈述义务。另一方面，当事人对对方所提出的主张、证
据或事实理由，如果符合案件事实的，应当承认，不得否认。此种义务系对对方主张或证据
的承认，我们可以将其称为消极的真实陈述义务。而此种消极的真实陈述义务在证据规则上
的反映就是当事人的自认。就诉讼实践言之，当事人最了解案情，但因其利益上的对抗关系，
不仅在证据的提交上有取舍，即只提交对自己有利的证据，而且往往对对方提交的有利于自
己的证据予以承认，不利的证据予以否认，而确立自认规则反映了法律对诚实当事人的尊重
和对不诚实当事人的否定。二、自认规则的比较法研究自认是证据法的一项重要规则，一方面，它具有免除对方当事人举证责任的功效；另一方面，它具有约束法院的效力，法院应当
以该项自认作为判决的基础。因此，尽管对自认的性质理解各异，两大法系国家均对自认规
则予以制度上的设计，经过多年的演进，许多国家形成了规范的自认规则。（一）大陆法系
国家的自认规则。在大陆法系国家，自认是指一方当事人就不利于自己而有利于对方当事人
的有关事实真实情况的承认（注：参见《意大利民法典》第 2730 条。）。作为单方面行为的
自认不需要另一方当事人的同意就产生其效力，只要是无瑕疵的、有意识的表示。尽管并非
旨于供证据之用，仍然产生效力。在大陆法系国家看来，各种证据方法中，自认初看似乎最
具有说服力，但自认亦可与真实情况相违背，所以法律并不给予绝对的证明力 2].关于自认的分类，各国并不相同。在法国，自认分为诉讼中的自认和诉讼外的自认。前者是指当事人
和其特别受托人在诉讼中所做的声明，这一自认向有管辖权的法官在诉讼程序中作出，并且
是在争论涉及的事实的程序中作出。诉讼中自认的效力是：在对抗自认者来说，自认具有充
分的证据力，不管法官心中如何想法，应当把自认的事实作为真实的。理由是自认者作自认
时所处的环境不能使人相信他没有意识到他的声明的严重性。后者是指凡是不具备诉讼中自
认条件的自认。在另一个诉讼程序中的自认、口头的、信笺上的自认都包括在内。法律并没
有规定诉讼外的自认的证明力，法国学者认为，应当由法官自由裁量。诉讼外的自认可以用
诉讼中能采纳的证据方法予以证明。日本《民事诉讼法》也规定了两种自认：裁判上的自认
和拟制自认。前者就是诉讼中的自认，对其效力，日本《民事诉讼法》第 179 条规定：当事
人在法院自认的事实，无需进行证明。后者又称准自认，是指对一方当事人主张的事实，对
方当事人不明确的争辩的情况。依照日本《民事诉讼法》第 140 条第 1 款的规定：当事人在
口头辩论中对于对方当事人所主张的事实，不作明确的争执时，视为对该事实已经自认，但
根据全部宗旨可以认为对该事实有争执时不在此限。（二）英美法系国家的自认规则。在英国，根据《英国民事诉讼规则》第 14 章第 14.1 条的规定：一方当事人可对他方当事人主张
的案件事实之全部或部分事实进行自认。当事人可通过书面通知的形式（如在案情声明中自
认或通过信函）进行自认。换一个角度讲，自认是指当事人一方为了反对另一方，可以把他
曾经做过的承认或者经他授权作过的承认作为证据加以复述 3].在英国，自认作为一种证据被规定在英国民事证据法中，自认的方式有两种：正式的自认和非正式的自认。前者为审判
上的自认（诉讼上的自认），后者为审判外的自认（诉讼外的自认）2].按照一般规则，经当
事人正式自认的事实，不需要证据。根据英国最高法院规则，正式的自认可以在诉讼程序的
各个阶段作出，但必须用诉讼文书的形式作出，其方式有两种：（1）明示的自认：例如，
被告在诉讼文书上说：“自己曾经在协议上签名……”。（2）默示的自认：例如，被告没有否
认原告诉讼文书上的一项主张。在美国，证据法将自认作为一种证据对待。自认分为当事人
的自认、代理人的自认、于己不利的陈述等。当事人自认又称本人自认，是当事人及其法定
代理人所作出的自认。代理人的自认通常包括诉讼代理人、监护人等所代为进行的自认。在
美国，代理人的自认可作为证据使用，与当事人作出的自认具有相同的证明效力，其后果均
可导致法院将这种自认的内容作为对其不利的证据，构成实体裁判的基础。所谓于己不利的
陈述，是指由一个充分知情的陈述者作出的陈述证据，如果该陈述者无法出庭作证，并且若
该陈述作出，会与陈述者的金钱或所有权利相悖，或置他于承担民事或刑事责任的风险中，或导致他作出一个无效的针对他人的要求，或置他于成为社会厌恶、讥笑或耻辱的对象的风险，在这种情况下一个理性的人为自己考虑不会作出陈述，除非他相信这是真的，根据传闻
规则，这个陈述证据并非不可采。三、我国现行法自认规则规定之缺陷我国《民事诉讼法》并没有专门规定自认制度。由于从属性上讲自认是特殊的当事人陈述，因此，它被包含在《民事诉讼法》第 63 条所规定的当事人陈述中。将自认纳入当事人的陈述，其在审判实践中的弊端是显而易见的：首先，根据《民事诉讼法》第 63 条第 2 款的规定，即使是当事人的陈述，也必须查证属实才能作为认定事实的根据。这表明，在我国，当事人的自认，与书证、物证一样，只不过是一种普通的证据。它必须经过质证、认证，查证属实后才能作为认
定事实的根据。由此可见，依据《民事诉讼法》，自认不具有直接的证明力。而依据传统的
自认理论，诉讼上的自认，具有直接的证明力，无需认证；其次，根据《民事诉讼法》第 71
条第 1 款的规定，法院对当事人的陈述，应当结合本案的其他证据，审查确定能否作为认定
事实的根据。这说明，在我国，不仅不承认自认具有免除对方当事人举证责任的效力，而且
也不承认自认对法院有拘束力。由此决定了在审判实践中，仅凭当事人的自认是无法定案的。
由于《民事诉讼法》规定的上述缺陷，使得自认在效力上等同于其他证据，法院仅凭当事人
的自认，还无法认定事实的存在，这影响了自认规则在审判实践中的运用。为了弥补不足，最高人民法院《关于贯彻执行〈中华人民共和国民事诉讼法〉若干问题的意见》第 75 条规定，一方当事人对另一方当事人陈述的案件事实和提出的诉讼请求，明确表示承认的，无需
举证。这一规定虽未使用自认这一术语，但从其内容上看，它已具备了自认的雏形，比民事
诉讼法的规定前进了一步。但该规定没有明确区分诉讼上的自认和诉讼外的自认，而是不加
区分地赋予两者同样的免除对方举证责任的效力，不能不说是一个明显的疏漏。此后，为了
适应审判方式改革的需要，最高人民法院 1998 年公布了《关于民事经济审判方式改革的规定》，该司法解释涉及到自认规则。例如，该司法解释第 21 条规定，当事人对自己的主张只
有本人陈述而不能提出其他相关证据的，除当事人认可外，其主张不予支持。实际上，这是
从反面确立了明示自认的效力。再如，该司法解释第 22 条规定，一方当事人提出的证据，对方当事人认可或者不予反驳的，可以确认其效力。实际上这是对默示自认效力的规定。2001
年最高人民法院公布的《关于民事诉讼证据的若干规定》（以下称《规定》）第 8 条对当事人
的自认作了规定，较以前的法律、司法解释相比，《规定》更加具体，但仍不完善：《规定》
明确规定了明示自认、默示自认、自认对当事人的效力、自认的撤销以及委托代理人自认的
效力，但对诉讼外的自认、自认对法院的效力、调解中的让步能否看作自认、和解协议能否
看成自认等问题没有规定。总的看来，我国立法和司法解释对自认的规定比较散乱，缺乏对
诸如自认的概念，自认的类型，自认的效力等系统全面的规定。这使得自认规则在审判实践
中的运用大打折扣。例如，由于立法未对自认对法院是否具有拘束力予以明定，使得法官对
此认识不一，有的认为诉讼上的自认对法院具有拘束力，进而据此作出判决。有的则否认诉
讼上的自认对法院具有拘束力，在当事人作出自认后，仍然要求对方当事人对自认的问题继
续举证，甚至作出与自认相反的判决。这种做法使当事人产生了法院故意刁难自己的错觉，不仅引起当事人的不满，而且导致当事人对判决的公正性产生了怀疑。在将公正和效率作为
审判工作永恒主题的今天，通过立法确立完整、科学的自认规则，不仅是程序公正的内在要求，而且是提高诉讼效率的需要：首先，就自认与程序公正的关系言之，承认自认具有证据
法则的性质，可以使当事人的程序主体地位得到更加充分的尊重，并且可以防止法院对当事
人的突袭性裁判，同时也可以减少法院借当事人举证偏袒一方当事人的倾向；其次，就自认
与诉讼经济的关系而言，承认自认具有证据法则的性质，可以在一定程度上减少证明的环节
和对象，缩短诉讼周期，压低审限，降低法院、当事人在时间、物力、人力方面的成本支出，
实现诉讼经济的目的，减少诉讼迟延。正是由于自认规则在实践司法公正中具有重要的意义，
因此，我国立法应当确立独立、完整的自认规则。四、我国自认规则重构的立法构想我们认为，未来的民事证据立法中，应当对自认规则的以下问题予以明确规定：（一）自认的概念
及其构成条件。关于自认的概念，我们认为，所谓自认，是指在民事诉讼中，当事人一方就
对方当事人所主张的不利于自己的事实，在书状内、言词辩论时、或向主办案件的法官承认
为真实的声明或表示。自认的构成，必须具备下列条件：1.必须在诉讼过程中向独任法官或合议庭的法官承认对方所主张的不利于自己的事实。《规定》第 8 条将自认作出的时间限制
为在诉讼过程中。我们认为，作出自认的时间，立法应予限制。应以立案后、法庭辩论终结
前为限。自认，既可以在开庭审理前的准备阶段（被告提交答辩状时）作出，也可以在回答
主办案件的法官庭审前的询问时作出，还可以在开庭审理的过程中（在法庭调查时的陈述中
或是在法庭辩论时）作出。只要是在诉讼过程中向法院作出即可。但是，如果当事人在书记
员面前作出于己不利的陈述，不构成自认。应当注意，在证据交换时作出的自认，法院应当
记录在案，此证在庭审时不再进行质证认证。作出自认时，对方当事人是否必须在场？我们
认为，自认的作出是单方行为，无需征得对方当事人的同意。因此，对方当事人不在场，并
不影响自认的效力。之所以要求自认必须在诉讼过程中作出，原因在于，基于自认是否在法
院审理过程中作出，可以将自认分为诉讼上的自认和诉讼外的自认。诉讼上的自认即是前引
概念所称的自认。而诉讼外的自认是指在有关诉讼程序之外，一方当事人对他方当事人所主
张的对其不利的事实的承认。例如，被告在诉讼前在给原告的信件中承认向原告借款的事实。
虽然都是承认对自己不利的事实，但诉讼上的自认与诉讼外的自认差别甚大。诉讼外的自认
不具有免除对方举证责任的效力，其对法院也不具有当然的拘束力。它只不过是一种普通的
证据，对方当事人可以把这种自认作为证据来使用，通过举证证明诉讼外自认来证明所主张
的事实。法律上对自认作出这样的区分，意义在于，它可以使法官基于自认的不同性质来界
定不同类别的自认的效力，一旦当事人作出了诉讼上的自认，法官不需对方当事人举证就可
以直接认定当事人自认的事实。例如，被告在庭审中承认拖欠租金 500 万元，那么，原告就
拖欠租金的事实无需再举证证明，法院也无需再调取拖欠租金的证据，法院要基于被告的自认，认定拖欠租金事实的存在，并据此作出判决。而对于诉讼外的自认，该自认即便与他方
主张的事实相符，但该自认只能作为法院依自由心证认定事实的材料，其证据力如何，应由
法院予以判断。他方当事人虽然可以援用此项自认作为证据，但并非因其提交了此项自认便
免除了其举证责任 4].2.就对方当事人所主张不利于自己的事实承认为真实。自认系就当事人主张的事实而言，其客体，只能是单纯的案件事实，不包括由经验法则（试验法则）或事
实连锁而为的判断（注：按照我国学者毕玉谦的看法，所谓经验法则，是人们在长期生产、生活以及科学实验中通过对客观外界普遍现象与通常规律的一种理性认识。在观念上它属于
不证自明的公认范畴。司法审判上的经验法则是社会日常经验法则的一个必要而特殊的组成
部分，其特殊性表现在法官常常根据自身的学识、亲身生活体验或被公众所普遍认知与接受
的那些公理经验作为法律逻辑的一种推理定式。），以及权利或法律关系的主张（权利或法律
关系的主张构成请求的舍弃或认诺），对法律判断和经验法则，即使双方当事人的陈述相一致，也不能约束法院。至于是否为不利益，应当根据客观情况而定，自认者方面知悉与否，在所不问 3].而且自认不分先后，即使一方当事人自认在前，它方当事人主张在后，只要双方当事人主张一致，即构成自认。
关联规则挖掘算法的研究
Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．１ Ｊａｎ．２０１３ 赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第29卷第1期（下） 2013年1月关联规则挖掘算法的研究目前是数据挖掘领域的一个重要方向，其中，Ａｐｒｉｏｒｉ算法就是一个经典的挖掘关联规则算法．１９９３年，Ａｇｒａｗａｌ等提出关联规则挖掘的相关概念，随后提出经典Ａｐｒｉｏｒｉ算法，它是一个采用两阶段挖掘思想的算法，且多次扫描事务数据库，直到寻找出给定数据集中数据项之间有趣的关联规则．1关联规则基本概念 １．１ 关联规则 关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，在关联规则中，有两 个重要的概念：支持度和置信度．支持度是对关联规则的重要性的衡量，置信度是对关联规则的准确度的衡量，一般情况下，用户根据实际挖掘需要，预先给定最小支持度和最小置信度，通常情况下，如果规则的置信度和支持度大于用户指定的最小置信度和支持度，那么这个规则就是一条有效规则．事实上，有效规则并不一定具有实用性，还要参照关联规则的其他指标． 定义1 设Ｉ＝｛Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＭ｝是数据项的集合，Ｄ是全体事务 的集合，一个事务Ｔ有一个唯一的标识ＴＩＤ．如果项集Ａ哿Ｔ，则称事务Ｔ支持项集Ａ，也称事务Ｔ包含项集Ａ． 定义2 关联规则是形如Ａ圯Ｂ的蕴含式，其中Ａ奂Ｉ，Ｂ奂Ｉ，且Ａ∩Ｂ＝Φ． 定义3 事务数据库Ｄ中有Ｎ条交易事务，关联规则 Ａ圯Ｂ的支持度定义为： ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％．定义4 置信度定义为： ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ａ圯Ｂ）＝ｓｕｐｐｏｒｔ（Ａ∪Ｂ）×１００％． 引理1 在数据库中若有一事务Ｔ其长度小于Ｋ＋１，则 由Ｋ项频繁集生成Ｋ＋１项频繁集时，事务Ｔ是没必要扫描的．１．２ Ａｐｒｉｏｒｉ算法的基本思想 Ａｐｒｉｏｒｉ算法是发现关联规则的经典算法．该算法分两个步骤发现关联规则：第一步通过迭代，找出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于最小支持度的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小可信度的规则．2 Apriori 算法的不足之处 Ａｐｒｉｏｒｉ算法最大的优点是算法思路比较简单，它以递归统计为基础，生成频繁项集，易于实现．Ａｐｒｉｏｒｉ算法虽然能够从海量数据中挖掘出关联规则，但是算法在执行速度和效率上有一定的局限性，表现如下：２．１ Ａｐｒｉｏｒｉ算法会产生大量的候选项集．该算法是由候选 集函数Ａｐｒｉｏｒｉ－Ｇｅｎ利用Ｌｋ－１项产生候选项集Ｃｋ，所产生的Ｃｋ由Ｃｋ Ｌｋ－１ 项集组成．显然ｋ越大产生的候选项集的数目就越多． ２．２Ｉ／Ｏ负载过大．Ａｐｒｉｏｒｉ算法需要多次扫描事务数据库， 需要很大的Ｉ／Ｏ负载．对每次ｋ循环，候集Ｃｋ中的每个元素都必须扫描数据库１次来决定其是否加入Ｃｋ．例如，一个频繁大项目集包含１２个项，那么就至少扫描事务数据库１２遍．3 对Apriori 算法的改进 算法改进的思路 １．改变数据的存储结构，用二进制位存储各项目的事务集，矩阵的列代表频繁Ｋ－项集，矩阵的行代表事务，其中１表示该项目在某事务中出现，０表示该项目在某事务中没有出现． ２．生成频繁１－项集．首先扫描源数据库，生成矩阵．统计每列中包含１的数目，得到该项目的支持事务数，如果该项的支持事务数大于最小支持事务数，则该项是频繁项集，否则是非频繁项集．从矩阵中将该列删除，并根据引理１，在矩阵中删除第９行，得出频繁１－项集． ３．由频繁１－项集生成频繁２－项集．对频繁１－项集中的项两两连接得出候选２－项集，也就是对矩阵中第ｉ列所代表的项集和第ｊ列所代表的项集进行逻辑与操作．然后计 关联规则挖掘算法的研究 张 丽 （湖南文理学院 经济与管理学院，湖南 常德415000） 摘要：本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Ap r i or i 算法.针对Ap r i or i 算法在执行速度和效率上的缺点，提出了一种改进的Ap r i or i 算法. 关键词：Ap r i or i ；算法；关联规则中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１３）０１－００２２－０２ 基金项目：湖南文理学院2010年度青年启动课题（QNQD1017） ２２－－
关于关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述 潮娇娇 摘要：关联规则挖掘是数据挖掘中的一个很重要的研究内容之一，近年来很多国内外研究人员对其进行了大量的研究。为了更进一步的了解关联规则挖掘技术，并掌握其发展方向和目前的研究现状。本文对关联规则挖掘技术进行了相关综述。首先介绍了关联规则的基本概念，其次分析了近年来一些经典关联规则算法的改进，并概述了相关算法在实际中的应用。最后对关联规则挖掘技术未来的发展趋势进行了讨论。 关键字：关联规则；算法；数据挖掘； Abstract: association rule mining is one of the important data mining research contents in this year, many domestic and foreign researchers have done a lot of research on it. In order to understand further the association rule mining technology, and grasp the development status and direction of research at present. This article of association rule mining technology related review. Firstly introduces the basic concepts of association rules, then analyzes the improvement of some classical algorithm of association rules in recent years, and summarizes the application of related algorithms in practice. At the end of the association rule mining technology development trend in the future are discussed. Key words: association rules; algorithms; data mining; 引言 随着计算机技术与数据库技术的飞速地发展，数据资源越来越多。但巨大的数据，依然没有解决我们的信息需求问题，针对这种情况，产生了数据库的数据挖掘。与传统技术相比，数据挖掘技术是一种新型的信息处理技术，能够自动和智能地把位置数据或者大量数据中潜在信息转换成人们需要的信息和知识的技术。它可以从数据库提取有用的知识、规律以及更高层次的信息，对这些进行分析，帮助人们更有效的利用海量数据中存在的价值。目前对数据挖掘的发展趋势及研究方向主要集中在数据挖掘的数据总结、分类、聚类、关联规则等方面。而关联规则挖掘作为数据挖掘的核心内容之一，进来得到了很快的发展。并已经成为当今数据挖掘的热点。为此，对关联挖掘技术的研究具有重要的意义。本文将重点介绍关联规则挖掘技术的相关研究。主要对近年来关联规则挖掘技术的算法改进进行综述以及未来的发展方向。 1、关联规则基本概念 1.1 相关介绍 关联规则作为数据挖掘的核心研究内容之一，它是大量数据中发现信息之间可能存在的某种关联或者相关联系。通过分析这些挖掘出的数据联系，可以在现实中帮助我们预测或决定某些事情将会发生。有效的提高了我们制定出准确的决策。目前，关联规则挖掘技术广泛应用于金融、互联网、医学等多个领域。最早的关联挖掘是未来发现交易数据库中不同商品之间的联系，通过分析这种联系获得有关购买者的一般的购买模式。从而有助于商家合理地安排进货、库存及货架设计，更好的制定发展计划和规避风险。
关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘的过程 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequentitemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。 关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
关联规则挖掘英文PPT
INFO411/911 Laboratory exercises on Association Rule Mining Overview: Association rule mining can help uncover relationships between seemingly unrelated data in a transactional database. In data mining, association rules are useful in discovering consequences of commonly observed patterns within a set of transactions. What you need: 1.R software package (already installed on the lab computers) 2.The file "laboratory_week5.zip" on Moodle. Preparation: 1.Work in a group of size two to three (minimum size of a group is two. But no more than three students are to work together). Penalties apply if a group exeeds these limits. 2.Boot computer into Windows mode. 3.Download laboratory_week5.zip then save to an arbitrary folder, say "C:\Users\yourname\Desktop" 4.Uncompress laboratory_week 5.zip into this folder 5.Start "R" 6.Change the working directory by entering: setwd("C:/Users/yourname/Desktop") (Note that R expects forward slashes rather than backwars slashes as used by Windows.) Your task: Your are to submit a PDF document which contains your answers of the questions in this laboratory exercise. One document is to be submitted by each group. The header of the document must list the name and student number of all students in the group. Clearly indicate which question you have answered. The following link provides a documentation of the association rule module in R (called arules). The link can help you develop a better understanding of the usage and parameters of the association rule package in R: https://www.wendangku.net/doc/4b12344946.html,/web/packages/arules/arules.pdf Work through the following step and answer given questions: Step1: Familiarize yourself with the arules package in R. Start R and type: library(arules) to load the package. We shall start from the analysis of a small file sample1.csv that contains some transactional data. To load data into R enter: sample1.transactions <- read.transactions("sample1.csv", sep=",") To get information about the total number of transactions in a file sample1.csv enter: sample1.transactions To get a summary of data set sample1.csv enter: summary(sample1.transactions) The data set is described as sparse matrix that consists of 10 rows and five columns. The density of
数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究
数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究 吴海玲，王志坚，许峰 河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京（210098） 摘 要：本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用，最后展望了关联规则挖掘的研究方向。 关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，CRM 引言 关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。例如：关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80％的人又购买了商品C 和D”。这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。 [1] 1 关联规则的基本原理 设Ｉ＝｛i 1，i 2，……，i m ｝是项的集合，设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得T I 。每一个事务有一个标识符，称作T ID 。设X 是一个项集，事务T 包含X 当且仅当X T 。关联规则是形如X Y 的蕴涵式，其中X I ，Y ?I ，并且X ∩Y ＝?。规则X Y 在事务集D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含X ∪Y （即X 和Y 二者）的百分比，它是概率P （X ∪Y ）。规则X Y 在事务集中具有可信度c ，如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。这是条件概率P （X Y ∣）。即是 ??????support(X ?Y)= P （X Y ∪） confidence(X ?Y)= P （X Y ∣） 同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值（minconf ）的规则称作强规则[1]。 项的集合称为项集（itemset ）。包含k 个项的项集成为k －项集，例如集合{computer, software }是一个2—项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率。项集满足最小支持度minsup ，如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。 2 关联规则的发现任务 关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则，它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。因此，该问题可以分解成如下两个子问题[3]： 1．产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集，这些项目集称为频繁项目集（frequent itemsets ），而其他的项目集则成为非频繁项目集（non-frequent itemsets ） 2．由频繁项集产生强关联规则。根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大，因此算法的效率很关键。目前研究的重点在第一步，即发现频繁项目集，因此第二步相对来说是很容易的。
图像数据挖掘相关研究综述_概念和应用
Research on Image Mining-Concepts and Application Ding Chong Fan Jun Luan Tian Abstract:Image mining is an emergng field in data mining.Along with the wild use of large scale digital photo tech －nology,it becomes more and more important to devise powerful tools for analyzing tremendous image data and grasping the contents inside.But there is a large gap between traditional data mining and image mining in data formation and content,and the methods and algorithms are also different.In this paper,we focus on illustrating basic concepts and re －cent applications issues on image mining and the frameworks are reviewed,and then related technologies such as pat －tern recognition and image processing are discussed.At last,applications of such techniques as satellite photo,medical X-rays,and bio-photomicrography are introduced. Key words:data mining;pattern recognition;image processing 作者简介：丁冲，1983年生，吉林长春人，南京大学商学院在读硕士，研究方向为电子商务、数据挖掘。范钧，1983年生，河北保定人，西南财经大学在读硕士，研究方向为人力资源管理。栾添，1983年生，吉林长春人，东北师范大学在读硕士，研究方向为动物学。 图像数据挖掘相关研究综述—概念和应用 丁冲范钧栾添 摘要：图像挖掘是数据挖掘领域中新兴的领域。随着数字照相技术的发展和在多学科中的广泛应用，对大量图像数据的分析和研究越来越重要。由于图像挖掘的对象、内容不同于传统数据，方法上也不同于传统技术。本文旨在介绍图像挖掘的基本概念和体系以及国际上最新的研究成果。本文回顾了图像挖掘的相关问题及建模框架，并与模式识别、图像处理等相关领域进行了比较，在此基础上，还介绍了近年来图像挖掘领域在卫星遥感、医学影像和生物显微照片研究的相关应用。关键词： 数据挖掘；模式识别；图像处理1引言 图像获取和存贮技术的发展带来了大规模精细 图像数据库的产生。通过诸如卫星照片、医学照片和数字照相机等设备，获得了大量的图像数据。图像挖掘由于它潜在的巨大价值而受到广泛关注，对于那些能够自动提取语义信息（知识）的图像挖掘系统的需求与日俱增。然而时至今日，人们所掌握的技术还很难对这过于巨大的数据加以利用。 Hsu,Lee 和Zhang [1]的一篇综述性文章指出，这一领域中最基本的问题在于，需要对原始的象素图像和图像序列分析到何种精确程度，才能有效的获取复杂 的空间目标以及它们之间的关系。换句话说，图像挖掘（Image mining ，简称IM ）研究的对象是隐含的知识，图像数据的间接关系，或者其他那些没有被明确地存贮于图像数据中的模式，因此需要对其进行有效的取舍。 2相关概念和问题 2．1数据挖掘与图像挖掘 由于图像数据库和传统的关系型数据库存在巨 大差异，导致了很多现有的数据挖掘（Data Mining ）技术无法应用在IM 领域。 第一，在关系数据库中，数据值在语义上是有意 第12期（总第111期）2008年12月 No.12(Series No.111)Dec2008 统计教育Statistical Thinktank
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述 摘要：近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究。为了更好地了解关联规则的挖掘技术，对研究现状有更深入的了解，首先本文对数据挖掘技术进行了介绍，接着介绍了关联数据挖掘的基本原理，最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。 关键词：数据挖掘；关联规则；算法；综述 1.引言 数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。数据挖掘中常用的算法[1]有：关联规则分析法（解决事件之间的关联问题）、决策树分类法（对数据和信息进行归纳和分类）、遗传算法（基于生物进化论及分子遗传学理论提出的）、神经网络算法（模拟人的神经元功能）等。 数据挖掘最早使用的方法是关联分析，主要应用于零售业。其中最有名的是售货篮分析，帮助售货商制定销售策略。随着信息时代的到来，数据挖掘在金融[2]、医疗[3]、通信[4]等方面得到了广泛的应用。 2.关联规则基本原理 设项的集合I = { I1 ，I2 ，...，Im }，数据库事务的集合为D，我们用|D|表示事务数据库所有事务的个数，其中用T
表示每个事务，使得T I。我们用TID作为每个事务的唯一标识符。用X表示一个项集，满足X T，那么交易T包含X。根据上述相关描述，给出关联规则的相关定义。 2.1项集支持度 用X表示数据库事务D中的项集，项集X的支持度表示项集X在D中事务数所占的比例，用概率P（X）表示，那么Support（X）=P（X）=COUNT（X）/|D| （1） 2.2关联规则置信度 X Y关联规则的置信度是数据库事务D中包含X Y的事务数与包含X的事务数之比，表示方法如下： confidence（X Y）= support（X Y）/support（X）= P（Y|X）（2） 3.关联规则算法 3.1经典的Apriori挖掘算法 大多数关联规则的算法是将关联规则挖掘任务分为两个子任务完成。一是频繁项集的产生，频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集，这些项集我们称之为频繁项集。二是规则的产生，即从频繁项集中找到置信度比较高的规则，我们称之为强规则。Apriori挖掘算法是众多挖掘关联规则中比较经典的算法，它采用布尔关联规则，是一种宽度优先算法。 3.2Apriori算法优化
浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用
浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用 【摘要】数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术，关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法，最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。 【关键词】关联规则数据挖掘Apriori算法应用 随着数据库技术的快速发展,全球范围内的数据存储量急骤上升,面对这一挑战,数据挖掘技术应运而生, 关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则的目标是发现数据集中所有的频繁模式，关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。 一、关联规则的定义 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 二、关联规则挖掘的过程 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 三、关联规则分类 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。
图像数据库关联规则的挖掘方法研究
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/4b12344946.html, 图像数据库关联规则的挖掘方法研究 作者：王远敏 来源：《数字技术与应用》2012年第10期 摘要：在多媒体应用中，图像数据库的使用日趋广泛，为了更有效地使用图像数据库，许多数据挖掘技术被用于图像数据库中。本文使用数据挖掘中的关联规则方法来进一步提高图像数据库的性能，基于此构建了一个图像数据库系统，在这个系统中使用了FP增长算法挖掘图像数据的关联规则。 关键词：图像数据库数据挖掘 FP增长算法 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）10-0083-02 1、引言 随着计算机网络的发达及多媒体应用的日益广泛，各种图像、音频、视频数据在信息交互中成为出现最多的信息载体，尤其是图像信息，能使用直观的画面呈现出丰富的信息。然而在庞大的图像数据库中查找出相关数据，将图像画面内容与非图像内容特征建立联系，是高效使用图像数据的保障。近年来，为了提高图像数据库的性能，数据挖掘技术被应用到图像数据库中。本文使用数据挖掘中的关联规则方法来进一步提高图像数据库的性能，并基于此构建了一个图像数据库系统，在这个系统中使用了FP增长算法挖掘图像数据的关联规则。 2、图像数据库中的关联 数据挖掘是知识发现过程的一个步骤，从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有用的知识的过程[1]。面对图像数据库里庞大的数据量，如何高效地查询出有用 的数据，简单的字段匹配方法无法应用于图像数据的匹配，无法作出是否关联的判断。而数据挖掘技术能通过相应的方法将图像数据的特征与存储的数据联系在一起，挖掘出两者的关联规则。因此，使用数据挖掘技术能有效找出图像数据的关联规则，从而查询出有用图像数据。 数据的关联主要关注的是满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。图像数据与一般的数据相比，其特征都是包含在图片信息中，因此，在图像数据库中可以挖掘涉及多媒体对象的关联规则，至少要包含以下三类： 第一，图像内容和非图像内容特征间的关联。图像内容是图片上体现的具体内容，而非图像内容特征则是对具体内容的描述或分类的描述。在进行图像搜索等处理过程中需要把这两者建立有效的关联。 第二，与空间联系无关的图像内容间的关联。此关联考虑的都是图像内容。
关联规则挖掘基本概念和算法--张令杰10121084
研究生课程论文 关联规则挖掘基本概念和算法 课程名称：数据仓库与数据挖掘 学院：交通运输 专业：交通运输规划与管理 年级：硕1003班 姓名：张令杰 学号：10121084 指导教师：徐维祥
摘要 (Ⅰ) 一、引言 (1) 二、关联规则的基本描述 (1) 三、经典频繁项集挖掘的Apriori算法 (3) 四、提高Apriori算法的效率 (6) 五、由频繁项集产生关联规则 (8) 六、总结 (9) 参考文献 (9)
目前，数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容，关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性，结合Apriori性质，本文对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法，可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。 关键词：Apriori算法；关联规则；频繁项集；候选集
一、 引言 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以依据其他属性值进行预测。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析[1] 。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 最著名的关联规则发现方法是R. Agrawal 提出的Apriori 算法。关联规则挖掘问题可以分为两个子问题：第一步是找出事务数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集；第二步是利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。识别或发现所有频繁项目集市关联规则发现算法的核心。 二、关联规则的基本描述 定义1. 项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i 表示。项的集合称为项集。设集合{}k i i i I ,,,21 =是项集，I 中项目的个数为k ，则集合I 称为k -项集。例如，集合{啤 酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 定义2. 事务 设{}k i i i I ,,,21 =是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T 表示，{}n t t t T ,,,21 =。每一个i t 包含的的项集都是I 子集。 例如，如果顾客在商场里同一次购买多种商品，这些购物信息在数据库中有一个唯一的标识，用以表示这些商品是同一顾客同一次购买的。我们称该用户的本次购物活动对应一个数据库事务。 定义3. 项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4. 关联规则 关联规则是形如Y X ?的蕴含式，其中X ，Y 分别是I 的真子集，并且φ=?Y X 。 X 称为规则的前提，Y 称为规则的结果。关联规则反映X 中的项目出现时，Y 中的项目也 跟着出现的规律
关联规则数据挖掘
关联规则数据挖掘 学习报告
目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义 （二）相关概念 （三）关联规则分类 数据 6 （一）小型数据 （二）大型数据 应用软件 7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘 12 总结 27
一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
数据挖掘算法之关联规则
数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule) (2009-09-20 21:59:23) 转载 标签： 分类：DM dm 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。 有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，
关联规则挖掘综述
关联规则挖掘综述 本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖 蔡伟杰张晓辉朱建秋朱扬勇2 （复旦大学计算机科学系上海 200433） 摘要：本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评[1]价，指出传统关联规则衡量标准的不足，归纳出关联规则的价值衡量方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。 关键词：数据挖掘，关联规则，频集，OLAP 1 引言 数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），在最近几年里已被数据库界所广泛研究，其中关联规则（Association Rules）的挖掘是一个重要的问题。 关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 Agrawal等于1993年[1]首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。 最近也有独立于Agrawal的频集方法的工作[18,19]，以避免频集方法的一些缺陷，探索挖掘关联规则的新方法。同时随着OLAP技术的成熟和应用，将OLAP 和关联规则结合[20,21]也成了一个重要的方向。也有一些工作[6]注重于对挖掘到的模式的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。 本文第二部分是对关联规则基本概念的介绍，提出了关联规则的分类方法；第三部分是对挖掘算法的介绍，从经典的apriori开始，然后描述了对该算法的优化拓展，接着讲述脱离apriori算法的方法，最后是多层、多维的关联规则挖掘；第四部分归纳出关联规则价值衡量方法，主要从两个方面进行考虑：系统客观层面和用户主观层面；最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
关联规则挖掘
数据挖掘的其他基本功能介绍 一、关联规则挖掘 关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。 1、 基本概念 设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ?，但是A B ?得不到足够支持。 在规则挖掘中涉及到两个重要的指标： ①、支持度 支持度n B A n B A )()(?=?，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。 ②、置信度 置信度) ()()(A n B A n B A ?=?，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。
因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。 ③、一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。 如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则； 如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。 关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。 在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。 应用的例子： * 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。 * 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。 那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？
关联规则挖掘算法综述
关联规则挖掘算法综述
本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法， 列举了一些关联规则挖掘算法并简 要分析了典型算法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
1 引言
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。 它在数据挖掘中 是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。 关联规则研究有助于发现交易数据 库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对 购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购 买模式对用户进行分类。 Agrawal 等于 1993 年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题 [AIS93b]，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们 的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算 法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。 最近也有独立于 Agrawal 的频集方法的工作[HPY00]，以避免频集方法的一些缺 陷，探索挖掘关联规则的新方法。也有一些工作[KPR98]注重于对挖掘到的模式 的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
2 基本概念
设 I={i1,i2,..,im}是项集，其中 ik(k=1,2,…,m)可以是购物篮中的物品，也可 以是保险公司的顾客。设任务相关的数据 D 是事务集，其中每个事务 T 是项集， 使得 TÍI。设 A 是一个项集，且 AÍT。 关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A Þ B，AÌI, AÌI，且 A∩B=F。关联规则具有如下两个重要的属性： 支持度: P(A∪B)，即 A 和 B 这两个项集在事务集 D 中同时出现的概率。 置信度: P(B｜A)，即在出现项集 A 的事务集 D 中，项集 B 也同时出现的概率。 同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。 给定一个事务集 D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度 和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。
3 关联规则种类