摘 要 隨著人們對信息數(shù)據(jù)量的急速增長從而數(shù)據(jù)挖掘技術也隨之應運而生，這使得人們對知識與信息的渴求得到了進一步滿足。對于如何才能快速高效的獲取知識，對于信息處理技術來說已經(jīng)成為當前熱門的研究課題。審視當前對于關聯(lián)規(guī)則的研究現(xiàn)狀，針對關聯(lián)研究的現(xiàn)狀，分析實際問題對于關聯(lián)規(guī)則總結出一種新的研究方式，結論為關聯(lián)規(guī)則算法在今后的出路和進一步的研究上指明了方向。研究過程中通過對文獻的查詢分析和比較分析兩種方法，進一步闡述對典型關聯(lián)產(chǎn)生影響的各種方法，其中最為重要的是把核心Apriori算法作為一個研究的基點。

關鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘；關聯(lián)規(guī)則；典型關聯(lián)；Apriori算法

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）15-0030-03

當今社會人們對計算機應用提出了更高要求，如今人們慢慢的意識到關系數(shù)據(jù)庫有很多缺點和限制，這種問題又推動了數(shù)據(jù)庫在更深領域上的研究。當前專家們對數(shù)據(jù)庫的研究內容主要是把數(shù)據(jù)庫技術與其他技術相結合，然后應用到特定領域中，這種研究現(xiàn)在已經(jīng)取得了驕人的成績。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術

1.1 數(shù)據(jù)挖掘概念

從數(shù)據(jù)挖掘的本質上說它是一種具有更高商業(yè)價值的新型信息處理技術，數(shù)據(jù)挖掘技術的作用是對數(shù)據(jù)的應用來說的，其目的是使人們從低層次的聯(lián)機查詢過渡到對數(shù)據(jù)決策支持分析預測上，從而成為更高層次的應用。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術的分類

關于數(shù)據(jù)挖掘針對其挖掘的對象，大致的可以做出以下分類，具體分為時態(tài)數(shù)據(jù)庫、異質數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、關系數(shù)據(jù)庫面向對象數(shù)據(jù)庫（Object-Oriented Database）、空間數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫以及web等比較具有針對性的挖掘對象。針對數(shù)據(jù)挖掘的方法大致的可以歸納為：計算機學習法、數(shù)理統(tǒng)計法、信息聚類分析法、遺傳算法Genetic Algorithm、神經(jīng)網(wǎng)絡Neural Network探索性分析法、不確定性推理和近似推理法、數(shù)據(jù)分析法、證據(jù)理論和元模式法、數(shù)據(jù)集成方法、當代數(shù)學分析法等。

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術的知識類型可以分為：廣義范圍的知識挖掘、差異范圍的知識挖掘、關聯(lián)范圍的知識挖掘、預測范圍的知識挖掘等。

1.3 數(shù)據(jù)挖掘的應用分析

根據(jù)麻省理工學院內部數(shù)據(jù)整理其科技評論雜志對數(shù)據(jù)挖掘技術的應用分析提出了10大新興的科學技術數(shù)據(jù)挖掘能夠在未來5年對人類的生產(chǎn)生活帶來重大影響。根據(jù)種種數(shù)據(jù)分析所表明的問題我們不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術面向實際應用方面不是一時的，隨著時代的發(fā)展社會信息化進程不斷加劇各行業(yè)的業(yè)務操作也隨之逐漸向現(xiàn)代化流程轉變，這一轉變促使企業(yè)在處理業(yè)務時產(chǎn)生大量的業(yè)務信息數(shù)據(jù)。對于一般地企業(yè)內部的業(yè)務信息數(shù)據(jù)來說，其主要是由企業(yè)進行商業(yè)運作而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的量一般比較少。這是都是企業(yè)為了獲得市場分析而進行收集的，關于此類的數(shù)據(jù)挖掘的應用終將成為企業(yè)進行高層次數(shù)據(jù)分析，為行政決策提供技術支持的骨干技術。

1.4 數(shù)據(jù)挖掘技術和方法

1）統(tǒng)計方法。統(tǒng)計就是查找事物的數(shù)量或規(guī)律，數(shù)據(jù)挖掘技術中使用統(tǒng)計方法主要目的就是從事物的數(shù)量上來推斷其規(guī)律，通常都是在事物的數(shù)據(jù)上來找線索，然后根據(jù)這些線索進行假設，然后根據(jù)這些假設去驗證其可行性，這種方法最大的優(yōu)點就是精確性。

2）模糊集。模糊集顧名思義就是不清楚，沒有針對性。模糊集的數(shù)據(jù)處理分為兩個方面一個方面是不完整的數(shù)據(jù)，另一個方面就是不確定的數(shù)據(jù)。模糊數(shù)據(jù)主要處理這兩種數(shù)據(jù)，在這兩種數(shù)據(jù)的處理上要比以往的數(shù)據(jù)處理更加方便有效。

3）支持向量機。向量機就是一些數(shù)學理論，支持向量機就是建立在某些數(shù)學理論上的結構風險。它主要的思想就是在一個高空的多維空間中找一個超平面，利用這個超平面把這兩類進行隔開，這樣就可以保證最小分類的錯誤率。它的一個很重要的優(yōu)點就是可以處理一些線性問題。

4）規(guī)則歸納。規(guī)則的歸納就是對數(shù)據(jù)進行相關的統(tǒng)計，其主要反映數(shù)據(jù)項中的一些屬性和集合，其中用的最多的歸納算法就是AQ法，它是歸納法中比較典型的，數(shù)據(jù)挖掘技術是目前計算機信息技術領域比較前言的研究方向，數(shù)據(jù)挖掘技術可以從數(shù)據(jù)庫中找出一些潛在的、位置的信息和知識。

2 時態(tài)約束關聯(lián)規(guī)則挖掘問題及算法

2.1 聚焦挖掘任務，提高挖掘效率

數(shù)據(jù)挖掘理論最初的研究側重點是模型的建立以及算法的設計。隨著應用于不同的場合，得出的結果證明單純而又孤立的挖掘工具效果并不理想。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘項目中，會進行詳盡而反復的調研分析，并根據(jù)用戶的需求制定細致的任務計劃，最終的結果卻并不理想，不能得到想要的結果。在算法中，如果想要得到用戶的挖掘目標，除了算法之外，還需要有特定的實現(xiàn)機制，使得我們的挖掘計劃能夠轉變成對一個系統(tǒng)工作的控制，這樣才能使得挖掘項目能有期望的結果。這樣的約束，不需要局限于某一個挖掘數(shù)據(jù)的階段，在任何階段都可以實現(xiàn)。而這樣的算法機制，也是交互式數(shù)據(jù)挖掘算法的基本形式，通過這樣的過程，來達到更好以及快速地完成挖掘任務。

2.2 保證挖掘的精確性

從數(shù)據(jù)挖掘的算法也可以看出，結果具有不可預測性，而正因此，對于算法運行的過程中，遇到的問題也是難以把握的，所以算法還需要加上反饋機制，通過這樣的反饋，來進行驗證結果并修正算法中的數(shù)據(jù)，如果這個過程中，挖掘到的數(shù)據(jù)是正確的，但也未必是用戶所側重的，所以數(shù)據(jù)挖掘的結果不僅要具有邏輯上的正確性，還要能夠滿足用戶的主觀偏好；也就是既要準確，還要可信且符合用戶需求。而約束就是這樣實現(xiàn)的，通過約束發(fā)現(xiàn)算法中的問題并及時校正算法，以最終能夠滿足各項需求。

2.3 控制系統(tǒng)的使用規(guī)模

數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)過程容易陷入一個誤區(qū)，只側重由一個系統(tǒng)處理所出現(xiàn)的問題，而忽略了對于控制系統(tǒng)的規(guī)模大小的考慮，這樣的結果就是適得其反，問題并不會得到很好地解決。而約束數(shù)據(jù)挖掘的原理在于，系統(tǒng)的增量式擴充得到實現(xiàn)，確定了用戶的需求和目標之后，通過約束參數(shù)的形式，來實現(xiàn)對一些有待解決的問題的驗證，而這些數(shù)值的確定，可以通過實驗的交互式輸入實現(xiàn)，以找到較優(yōu)值。而這樣的約束過程，可以在數(shù)據(jù)挖掘的不同階段加以實現(xiàn)；而在數(shù)據(jù)的預處理過程中，設置的約束個數(shù)既要能夠保證挖掘的最終結果，又要注意保持數(shù)據(jù)的規(guī)模；在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，對于整個項目的細分之后的子目標，也可以加上約束，以能夠快速達到約束的目的；當然也可以對不同類型的問題加以不同的約束條件，以更好地解決問題；尤其是對于層級較多或者維度較高的數(shù)據(jù)，可以選擇合適的約束來達到問題的轉化或者簡化。對于約束類型，時態(tài)約束下的關聯(lián)規(guī)則指的是，一次數(shù)據(jù)庫掃描挖掘算法，可以在一定程度上，減少I/O的個數(shù)，但是在數(shù)據(jù)量不斷上升的過程中，對于計算機內存的占用也越來越大，而且是線性地增加，所以怎樣很好地控制ISS的容量變得很有必要，而且這樣也能夠一定程度上減少對CPU的占用。為了這個問題的有效改善，我們使用了兩種方法，一個是有效地約束時態(tài)數(shù)據(jù)庫，用戶所不感興趣的時間范圍內的信息去除；二是待處理的數(shù)據(jù)要進行分批處理，經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)結構進入內存，這樣有效地將數(shù)據(jù)進行組織。而對于沒有重疊部分的時區(qū)，可以生成獨立的關聯(lián)規(guī)則，減少了對計算機硬件資源的占用，而且很好地改善了精確度endprint

問題。

3 數(shù)據(jù)分割下的挖掘問題及算法

對于理論基礎比較成熟的算法—Apriori算法，研究的側重點已經(jīng)變?yōu)樾蕟栴}，人們也提出了各種的改進算法，本文選區(qū)幾種比較有代表性的加以介紹。

3.1 減少事務的個數(shù)

這樣的原理在于，當需要處理的事務不包含長度為k的大項集，那么也一定不包含長度為k+1的大項集。在算法處理的過程中，就可以將這樣的事務濾去，在下輪掃描過程中，就可以不需要那么多的事務集。

3.2 基于劃分的方法

這類算法比較典型的是頻繁項目生成算法，該算法原理在于：把數(shù)據(jù)庫分解成邏輯上互不交叉的部分，而每次只需要單獨考慮一個分塊，在這樣的分塊中，研究怎樣能夠發(fā)掘頻繁項目集；而對于怎樣將數(shù)據(jù)進入存儲中，可以把需要處理的分塊放入計算機內存中，這樣有利于算法的并行處理，數(shù)據(jù)量相對于不分塊前減少，提高了數(shù)據(jù)挖掘的速度。

3.3 基于hash的方法

在上述的發(fā)現(xiàn)頻繁項目集的算法中，有人提出了改進算法，基于雜（hash）技術產(chǎn)生頻繁項目集。而這也是他們在實驗基礎上提出的，因為實驗中，他們發(fā)現(xiàn)頻繁項目集的產(chǎn)生過程中，計算量主要集中在2-頻繁項目集上，他們通過雜湊技術來對這個問題加以解決，把需要掃描的項目分發(fā)于不同的Hash桶，而對于每對項目來說，最多只可能在一個特定的桶內，然后通過實驗分析，可以有效地降低了候選集的產(chǎn)生。

3.4 基于采樣的方法

基于抽樣技術的產(chǎn)生頻繁項目集的算法的原理在于：通過對數(shù)據(jù)庫進行抽樣，產(chǎn)生一些可能成立的規(guī)則，然后通過數(shù)據(jù)庫的未被抽樣數(shù)據(jù)，進行檢驗，這些關聯(lián)規(guī)則是否有效。其實這個算法本身相對比較容易實現(xiàn)，并且能夠極大地減少數(shù)據(jù)挖掘過程中所付出的I/O代價，而不利的地方在于，抽樣數(shù)據(jù)的隨機性以及由此帶來的結果的偏差比較大。抽樣原理是統(tǒng)計學常用方法，雖然其得到的結果精確性可能并不盡人意；如果能被運用恰當?shù)脑?，可以在精度符合要求的情況下使得挖掘效率大大地提高。

3.5 盡量減少數(shù)據(jù)庫的掃面次數(shù)

早在1997年，Brin等一些研究人員就提出了一種用來減少數(shù)據(jù)庫掃面次數(shù)的算法，這種算法實際上就是通過下層分析方法來提前處理。換句話說，當我們正在運行k-項集時，如果發(fā)現(xiàn)（k+1）-項集有極大可能會是頻繁項目集，那么我們就直接將兩者進行并行運算，進而得出（k+1）-項集支持度。這樣的做法能夠在很多程度上降低數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)，從而在運行效率上要優(yōu)于Apriori算法。

3.6 并行挖掘

數(shù)據(jù)分布技術的出現(xiàn)使得我們可以對數(shù)據(jù)子集進行深層次挖掘，而且在不同子集之間我們還可以開展并行計算。多層次關聯(lián)規(guī)則挖掘就是并行挖掘中的關鍵技術之一，所謂多層次關聯(lián)規(guī)則可以用上圖來進行描述。在很多事務數(shù)據(jù)庫中，某些項所隱含的概念有很多層次。

4 案例分析

這里我們以《天道》項目為例進行流失用戶預警分析，通過其8、9兩個月的相關數(shù)據(jù)來判斷12月《天道》所有登陸用戶的流失可能性和對應的流失概率。

序號 名稱

1 單月總在線時長onlinetime

2 單月總登陸次數(shù)times

3 賬戶累計登陸總時長totalonlinetime

4 首登時間firstlogintime

5 月充值金額

6 當前等級playerlevel

7 陣營

8 游戲幣總額

注：如若條件允許，能加入玩家的當前經(jīng)驗，玩家的游戲社交屬性值，活躍度，及玩家的客服記錄，玩家的來源廣告媒體等信息將會使此模型的研究更有價值。

模型評估是運用Clementine的分析節(jié)點對已建立的客戶流失預測模型進行精確性分析，評價指標為對未經(jīng)分類處理的測試數(shù)據(jù)進行正確分類的。準確率，即“預測正確率= 正確預測個數(shù)/測試樣本數(shù)×100%”。通過分析計算我們可以明確的看出（如下圖所示），訓練樣本的精確度為81.42%，測試樣本的精確度為81.46%，此模型的精確度已較理想，不過我們還可以通過增加樣本容量（取三個月的游戲玩家信息，或者半年的游戲玩家信息），調整模型中的參數(shù)來提高模型的正確率。

基于上述分析，我們建立模型并分析：

分析結果顯示：

1）3890453610，此部分樣本權重為25.8%，流失用戶4658個，比例為43%。

2）onlinetime>220363，樣本權重為9%，流失275個，比例為7%，雖然比例較小，但這個部分的賬戶應是非常有價值的用戶，若采取個性化的服務，應會帶來更大的價值。

3）796

4）7962012.6.9，樣本權重2.4%，流失用戶數(shù)627個，流失概率62%。

5）0

6）88570，權重為10%，流失2427個，流失率為56%。

5 結論

數(shù)據(jù)挖掘技術與關聯(lián)規(guī)則挖掘算法所包含的內容有很多，本文只是簡單介紹了其中較為重要的一部分。在今后的工作中，筆者將繼續(xù)致力于該領域的研究工作，以期能夠獲得更多有價值的研究成果。

參考文獻

[1]孟海東，李丹丹，吳鵬飛.基于數(shù)據(jù)場的量化關聯(lián)規(guī)則挖掘方法設計[J].計算機與現(xiàn)代化，2013（01）：8-11.

[2]陸新慧，吳陳，楊習貝.空間關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究及應用[J].計算機技術與發(fā)展，2013（05）：26-29，33.

作者簡介

郭玲（1970-），女，湖南長沙人，珠海城市職業(yè)技術學院講師，從事計算機軟件方向研究。

問題。

3 數(shù)據(jù)分割下的挖掘問題及算法

對于理論基礎比較成熟的算法—Apriori算法，研究的側重點已經(jīng)變?yōu)樾蕟栴}，人們也提出了各種的改進算法，本文選區(qū)幾種比較有代表性的加以介紹。

3.1 減少事務的個數(shù)

這樣的原理在于，當需要處理的事務不包含長度為k的大項集，那么也一定不包含長度為k+1的大項集。在算法處理的過程中，就可以將這樣的事務濾去，在下輪掃描過程中，就可以不需要那么多的事務集。

3.2 基于劃分的方法

這類算法比較典型的是頻繁項目生成算法，該算法原理在于：把數(shù)據(jù)庫分解成邏輯上互不交叉的部分，而每次只需要單獨考慮一個分塊，在這樣的分塊中，研究怎樣能夠發(fā)掘頻繁項目集；而對于怎樣將數(shù)據(jù)進入存儲中，可以把需要處理的分塊放入計算機內存中，這樣有利于算法的并行處理，數(shù)據(jù)量相對于不分塊前減少，提高了數(shù)據(jù)挖掘的速度。

3.3 基于hash的方法

在上述的發(fā)現(xiàn)頻繁項目集的算法中，有人提出了改進算法，基于雜（hash）技術產(chǎn)生頻繁項目集。而這也是他們在實驗基礎上提出的，因為實驗中，他們發(fā)現(xiàn)頻繁項目集的產(chǎn)生過程中，計算量主要集中在2-頻繁項目集上，他們通過雜湊技術來對這個問題加以解決，把需要掃描的項目分發(fā)于不同的Hash桶，而對于每對項目來說，最多只可能在一個特定的桶內，然后通過實驗分析，可以有效地降低了候選集的產(chǎn)生。

3.4 基于采樣的方法

基于抽樣技術的產(chǎn)生頻繁項目集的算法的原理在于：通過對數(shù)據(jù)庫進行抽樣，產(chǎn)生一些可能成立的規(guī)則，然后通過數(shù)據(jù)庫的未被抽樣數(shù)據(jù)，進行檢驗，這些關聯(lián)規(guī)則是否有效。其實這個算法本身相對比較容易實現(xiàn)，并且能夠極大地減少數(shù)據(jù)挖掘過程中所付出的I/O代價，而不利的地方在于，抽樣數(shù)據(jù)的隨機性以及由此帶來的結果的偏差比較大。抽樣原理是統(tǒng)計學常用方法，雖然其得到的結果精確性可能并不盡人意；如果能被運用恰當?shù)脑?，可以在精度符合要求的情況下使得挖掘效率大大地提高。

3.5 盡量減少數(shù)據(jù)庫的掃面次數(shù)

早在1997年，Brin等一些研究人員就提出了一種用來減少數(shù)據(jù)庫掃面次數(shù)的算法，這種算法實際上就是通過下層分析方法來提前處理。換句話說，當我們正在運行k-項集時，如果發(fā)現(xiàn)（k+1）-項集有極大可能會是頻繁項目集，那么我們就直接將兩者進行并行運算，進而得出（k+1）-項集支持度。這樣的做法能夠在很多程度上降低數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)，從而在運行效率上要優(yōu)于Apriori算法。

3.6 并行挖掘

數(shù)據(jù)分布技術的出現(xiàn)使得我們可以對數(shù)據(jù)子集進行深層次挖掘，而且在不同子集之間我們還可以開展并行計算。多層次關聯(lián)規(guī)則挖掘就是并行挖掘中的關鍵技術之一，所謂多層次關聯(lián)規(guī)則可以用上圖來進行描述。在很多事務數(shù)據(jù)庫中，某些項所隱含的概念有很多層次。

4 案例分析

這里我們以《天道》項目為例進行流失用戶預警分析，通過其8、9兩個月的相關數(shù)據(jù)來判斷12月《天道》所有登陸用戶的流失可能性和對應的流失概率。

序號 名稱

1 單月總在線時長onlinetime

2 單月總登陸次數(shù)times

3 賬戶累計登陸總時長totalonlinetime

4 首登時間firstlogintime

5 月充值金額

6 當前等級playerlevel

7 陣營

8 游戲幣總額

注：如若條件允許，能加入玩家的當前經(jīng)驗，玩家的游戲社交屬性值，活躍度，及玩家的客服記錄，玩家的來源廣告媒體等信息將會使此模型的研究更有價值。

模型評估是運用Clementine的分析節(jié)點對已建立的客戶流失預測模型進行精確性分析，評價指標為對未經(jīng)分類處理的測試數(shù)據(jù)進行正確分類的。準確率，即“預測正確率= 正確預測個數(shù)/測試樣本數(shù)×100%”。通過分析計算我們可以明確的看出（如下圖所示），訓練樣本的精確度為81.42%，測試樣本的精確度為81.46%，此模型的精確度已較理想，不過我們還可以通過增加樣本容量（取三個月的游戲玩家信息，或者半年的游戲玩家信息），調整模型中的參數(shù)來提高模型的正確率。

基于上述分析，我們建立模型并分析：

分析結果顯示：

1）3890453610，此部分樣本權重為25.8%，流失用戶4658個，比例為43%。

2）onlinetime>220363，樣本權重為9%，流失275個，比例為7%，雖然比例較小，但這個部分的賬戶應是非常有價值的用戶，若采取個性化的服務，應會帶來更大的價值。

3）796

4）7962012.6.9，樣本權重2.4%，流失用戶數(shù)627個，流失概率62%。

5）0

6）88570，權重為10%，流失2427個，流失率為56%。

5 結論

數(shù)據(jù)挖掘技術與關聯(lián)規(guī)則挖掘算法所包含的內容有很多，本文只是簡單介紹了其中較為重要的一部分。在今后的工作中，筆者將繼續(xù)致力于該領域的研究工作，以期能夠獲得更多有價值的研究成果。

參考文獻

[1]孟海東，李丹丹，吳鵬飛.基于數(shù)據(jù)場的量化關聯(lián)規(guī)則挖掘方法設計[J].計算機與現(xiàn)代化，2013（01）：8-11.

[2]陸新慧，吳陳，楊習貝.空間關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究及應用[J].計算機技術與發(fā)展，2013（05）：26-29，33.

作者簡介

郭玲（1970-），女，湖南長沙人，珠海城市職業(yè)技術學院講師，從事計算機軟件方向研究。

問題。

3 數(shù)據(jù)分割下的挖掘問題及算法

對于理論基礎比較成熟的算法—Apriori算法，研究的側重點已經(jīng)變?yōu)樾蕟栴}，人們也提出了各種的改進算法，本文選區(qū)幾種比較有代表性的加以介紹。

3.1 減少事務的個數(shù)

這樣的原理在于，當需要處理的事務不包含長度為k的大項集，那么也一定不包含長度為k+1的大項集。在算法處理的過程中，就可以將這樣的事務濾去，在下輪掃描過程中，就可以不需要那么多的事務集。

3.2 基于劃分的方法

這類算法比較典型的是頻繁項目生成算法，該算法原理在于：把數(shù)據(jù)庫分解成邏輯上互不交叉的部分，而每次只需要單獨考慮一個分塊，在這樣的分塊中，研究怎樣能夠發(fā)掘頻繁項目集；而對于怎樣將數(shù)據(jù)進入存儲中，可以把需要處理的分塊放入計算機內存中，這樣有利于算法的并行處理，數(shù)據(jù)量相對于不分塊前減少，提高了數(shù)據(jù)挖掘的速度。

3.3 基于hash的方法

在上述的發(fā)現(xiàn)頻繁項目集的算法中，有人提出了改進算法，基于雜（hash）技術產(chǎn)生頻繁項目集。而這也是他們在實驗基礎上提出的，因為實驗中，他們發(fā)現(xiàn)頻繁項目集的產(chǎn)生過程中，計算量主要集中在2-頻繁項目集上，他們通過雜湊技術來對這個問題加以解決，把需要掃描的項目分發(fā)于不同的Hash桶，而對于每對項目來說，最多只可能在一個特定的桶內，然后通過實驗分析，可以有效地降低了候選集的產(chǎn)生。

3.4 基于采樣的方法

基于抽樣技術的產(chǎn)生頻繁項目集的算法的原理在于：通過對數(shù)據(jù)庫進行抽樣，產(chǎn)生一些可能成立的規(guī)則，然后通過數(shù)據(jù)庫的未被抽樣數(shù)據(jù)，進行檢驗，這些關聯(lián)規(guī)則是否有效。其實這個算法本身相對比較容易實現(xiàn)，并且能夠極大地減少數(shù)據(jù)挖掘過程中所付出的I/O代價，而不利的地方在于，抽樣數(shù)據(jù)的隨機性以及由此帶來的結果的偏差比較大。抽樣原理是統(tǒng)計學常用方法，雖然其得到的結果精確性可能并不盡人意；如果能被運用恰當?shù)脑?，可以在精度符合要求的情況下使得挖掘效率大大地提高。

3.5 盡量減少數(shù)據(jù)庫的掃面次數(shù)

早在1997年，Brin等一些研究人員就提出了一種用來減少數(shù)據(jù)庫掃面次數(shù)的算法，這種算法實際上就是通過下層分析方法來提前處理。換句話說，當我們正在運行k-項集時，如果發(fā)現(xiàn)（k+1）-項集有極大可能會是頻繁項目集，那么我們就直接將兩者進行并行運算，進而得出（k+1）-項集支持度。這樣的做法能夠在很多程度上降低數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)，從而在運行效率上要優(yōu)于Apriori算法。

3.6 并行挖掘

數(shù)據(jù)分布技術的出現(xiàn)使得我們可以對數(shù)據(jù)子集進行深層次挖掘，而且在不同子集之間我們還可以開展并行計算。多層次關聯(lián)規(guī)則挖掘就是并行挖掘中的關鍵技術之一，所謂多層次關聯(lián)規(guī)則可以用上圖來進行描述。在很多事務數(shù)據(jù)庫中，某些項所隱含的概念有很多層次。

4 案例分析

這里我們以《天道》項目為例進行流失用戶預警分析，通過其8、9兩個月的相關數(shù)據(jù)來判斷12月《天道》所有登陸用戶的流失可能性和對應的流失概率。

序號 名稱

1 單月總在線時長onlinetime

2 單月總登陸次數(shù)times

3 賬戶累計登陸總時長totalonlinetime

4 首登時間firstlogintime

5 月充值金額

6 當前等級playerlevel

7 陣營

8 游戲幣總額

注：如若條件允許，能加入玩家的當前經(jīng)驗，玩家的游戲社交屬性值，活躍度，及玩家的客服記錄，玩家的來源廣告媒體等信息將會使此模型的研究更有價值。

模型評估是運用Clementine的分析節(jié)點對已建立的客戶流失預測模型進行精確性分析，評價指標為對未經(jīng)分類處理的測試數(shù)據(jù)進行正確分類的。準確率，即“預測正確率= 正確預測個數(shù)/測試樣本數(shù)×100%”。通過分析計算我們可以明確的看出（如下圖所示），訓練樣本的精確度為81.42%，測試樣本的精確度為81.46%，此模型的精確度已較理想，不過我們還可以通過增加樣本容量（取三個月的游戲玩家信息，或者半年的游戲玩家信息），調整模型中的參數(shù)來提高模型的正確率。

基于上述分析，我們建立模型并分析：

分析結果顯示：

1）3890453610，此部分樣本權重為25.8%，流失用戶4658個，比例為43%。

2）onlinetime>220363，樣本權重為9%，流失275個，比例為7%，雖然比例較小，但這個部分的賬戶應是非常有價值的用戶，若采取個性化的服務，應會帶來更大的價值。

3）796

4）7962012.6.9，樣本權重2.4%，流失用戶數(shù)627個，流失概率62%。

5）0

6）88570，權重為10%，流失2427個，流失率為56%。

5 結論

數(shù)據(jù)挖掘技術與關聯(lián)規(guī)則挖掘算法所包含的內容有很多，本文只是簡單介紹了其中較為重要的一部分。在今后的工作中，筆者將繼續(xù)致力于該領域的研究工作，以期能夠獲得更多有價值的研究成果。

參考文獻

[1]孟海東，李丹丹，吳鵬飛.基于數(shù)據(jù)場的量化關聯(lián)規(guī)則挖掘方法設計[J].計算機與現(xiàn)代化，2013（01）：8-11.

[2]陸新慧，吳陳，楊習貝.空間關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的研究及應用[J].計算機技術與發(fā)展，2013（05）：26-29，33.

作者簡介

郭玲（1970-），女，湖南長沙人，珠海城市職業(yè)技術學院講師，從事計算機軟件方向研究。