赵 昊,汪 涛,许 凡,方彦军

(1.武汉电力设备厂，湖北 武汉 430064；2.武汉大学 自动化系，湖北 武汉 430072)



时序动态关联规则挖掘中趋势变化与预测

赵 昊1,汪 涛1,许 凡2,方彦军2

(1.武汉电力设备厂，湖北 武汉 430064；2.武汉大学 自动化系，湖北 武汉 430072)

针对时序动态关联规则挖掘中，支持度向量在时间特性上不宜观察其整体变化趋势与预测问题，提出了把小波变换应用到动态关联规则挖掘中，并建立自回归模型预测其整体趋势变化。该方法首先利用小波技术对挖掘出的动态关联规则支持度向量进行变换；其次，通过小波变换的多分辨率特点提取出近似部分和细节部分,同时利用近似部分观察其整体趋势变化；然后对两个部分分别进行重构,并利用自回归预测模型对重构的两个部分进行预测和累加，从而得到最后的预测结果,并用绝对误差检验其预测的精准度；最后实验证明其预测精度较高。

小波变换；动态关联规则；自回归模型

0 引言

关联规则挖掘是近几年研究较多的数据挖掘方法之一，但所挖掘出来的关联规则数据没有考虑时间因素，而关联规则在时间上是有规则变化的，例如周期性、趋势性等。文献[1]提出了关联规则的时间特性[1]，即关联规则在时间序列上是有趋势变化的。文献[2]给出了基于时间序列的关联规则，即动态关联规则的基本定义。文献[3]提出了满足最小支持度和置信度的动态关联规则挖掘模型。文献[4]提出了基于时间特性的动态关联规则预测方法。……