摘 要：數(shù)據(jù)挖掘是近年來數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點問題之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)，主要是找出數(shù)據(jù)庫中的所有頻繁項集，然后由頻繁項集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。SQL Server 2005為數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)提供了強大的支持。采用創(chuàng)建基于WEB服務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘模式，能更好的促進科創(chuàng)園區(qū)智能化管理和發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；Apriori算法；Web服務(wù)

中圖分類號：TP311.13

在信息社會中，隨著信息系統(tǒng)在科創(chuàng)園區(qū)中的應(yīng)用，系統(tǒng)中包含了大量的創(chuàng)業(yè)企業(yè)的信息以及對應(yīng)的服務(wù)信息。如何利用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，以便更好的為創(chuàng)業(yè)服務(wù)，就需要進行數(shù)據(jù)挖掘。Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法，但也存在效率不高的缺陷，可以采用改進的算法，進一步提高效率。Microsoft SQL Server 2005引入了大量新的數(shù)據(jù)挖掘功能，可以利用SQL Server 2005 Data Mining來開發(fā)智能應(yīng)用程序。利用SQL Server 2005 Data Mining可以方便的訪問數(shù)據(jù)挖掘模型和為支持特定的挖掘需求而添加的自定義挖掘算法。本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘和Apriori算法及其改進思路，通過SQL Server 2005 Data Mining智能開發(fā)平臺，構(gòu)建基于WEB服務(wù)的科創(chuàng)園區(qū)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘模式，促進智能化管理，為科創(chuàng)園區(qū)的決策提供技術(shù)支持。

1 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含其中的事先不知道的潛在有價值的信息和知識的過程。在信息系統(tǒng)中利用數(shù)據(jù)挖掘，可以幫助決策者做出正確的決策，減少決策風(fēng)險。

經(jīng)過多年的發(fā)展，人們提出了很多實用的數(shù)據(jù)挖掘算法，其中Apriori算法是一種影響最大的數(shù)據(jù)挖掘算法，它采用布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在信息化的今天，隨著人們對數(shù)據(jù)挖掘研究的深入，數(shù)據(jù)挖掘在信息系統(tǒng)應(yīng)用中越來越受到人們的重視。

2 Apriori算法

2.1 Apriori算法簡介

Apriori算法是由Rakesh Agrawal和Rnamakrishnan Srikant在1994年提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法，它是所有關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的核心。

Apriori算法使用頻繁項集的先驗知識，使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，k項集用于探索（k+1）項集。首先，通過掃描事務(wù)記錄，找出所有的頻繁1項集，該集合記做L1，然后根據(jù)L1搜索L2，逐層搜索，直到Lk為空時結(jié)束。最后再在所有的頻繁集中找出強規(guī)則，即產(chǎn)生用戶感興趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

2.2 Apriori算法描述

Apriori算法采用兩階段挖掘的思想，并且基于多次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫來執(zhí)行的。Apriori算法由兩步完成挖掘：第一步，從事務(wù)數(shù)據(jù)庫（D）中挖掘出所有頻繁項集；第二步，基于上一步挖掘到的頻繁項集，挖掘出全部的頻繁關(guān)聯(lián)規(guī)則。其中第一步往往是總體性能的瓶頸，Apriori算法采用連接步和剪枝步兩種方式來找出所有的頻繁項集。算法的步驟如下：

（1）確定最小置信度和最小支持度。

（2）掃描數(shù)據(jù)集的所有事務(wù)，統(tǒng)計對每個項出現(xiàn)的次數(shù)，刪除出現(xiàn)次數(shù)小于閾值的項集，得到L1頻繁項集。

（3）利用L1的結(jié)合，產(chǎn)生候選2項集合C2。

（4）對C2的候選項集的支持計數(shù)，生成L2。利用L2的結(jié)合產(chǎn)生候選3項集合C3。

（5）重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫，利用Lk-1的結(jié)合產(chǎn)生候選k項集合Ck，對Ck的候選項集的支持計數(shù)，生成Lk。窮盡數(shù)據(jù)集中的所有頻繁項集后結(jié)束。

2.3 Apriori算法缺點和改進

Apriori算法能夠有效地產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，但存在兩個比較明顯的缺點：一是由于在每一步產(chǎn)生候選項目集時循環(huán)產(chǎn)生的組合過多，沒有排除不應(yīng)該參與組合的元素，算法可能產(chǎn)生大量的候選項目集。二是需要重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫，增加系統(tǒng)的I/O開銷，影響效率。

我們可以在由k頻繁項集生成k+1頻繁項集時，將事務(wù)數(shù)為k的事務(wù)打上標(biāo)記或刪除，這樣可以避免在生成k+2頻繁項目集時掃描該事務(wù)。這樣就解決了第一個缺點。對于第二個缺點，可以預(yù)先將所有事務(wù)存儲到一個二維矩陣中，這樣只需要掃描一次數(shù)據(jù)庫。以后的計算都在數(shù)組上進行運算，直接訪問內(nèi)存，沒有I/O操作。根據(jù)這個設(shè)計思路，可以將Apriori算法進行改進，操作步驟如下：

（1）掃描數(shù)據(jù)庫，將所有事務(wù)和項的對應(yīng)情況存儲到一個二維數(shù)組中。如果某個（i）項存在于某個（j）事務(wù)中，那么二維矩陣的第（i，j）個值就置為“1”，反之則置為“0”。

（2）統(tǒng)計每個項對應(yīng)的二進制數(shù)中1的個數(shù)，并將該個數(shù)大于或等于支持度閾值的項從加入到L1中，得到頻繁1項集L1。

（3）對L1中的項求交，統(tǒng)計交集二進制數(shù)1的個數(shù)，將該個數(shù)大于或等于支持度閾值的項加入到L2中，得到頻繁2項集L2。

（4）按照Apriori算法中兩個k頻繁項集連接的方法對k頻繁項集的二進制數(shù)求交，得到頻繁k+1項集。

（5）不能生成更多項的頻繁集時退出，算法結(jié)束。

3 科創(chuàng)園區(qū)信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘

科創(chuàng)園區(qū)信息系統(tǒng)可以采用SQL Server 2005，為數(shù)據(jù)挖掘提供了便利。SQL Server 2005中的數(shù)據(jù)挖掘功能是基于其提供的功能強大而操作簡單的API。利用該API，用戶可以很容易創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。即使開發(fā)人員不了解模型工作原理，也可以根據(jù)分析的數(shù)據(jù)調(diào)用引擎選擇最佳模型。開發(fā)人員可以使用Data Mining Extensions to SQL或DMX（和SQL相似的語言）來操作數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。但是，數(shù)據(jù)挖掘操作對于沒有專業(yè)知識的普通用戶來說還是比較繁瑣。所有可以采用由系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)挖掘WEB服務(wù)的模式。采用WEB服務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘模式，擴大了數(shù)據(jù)挖掘的使用范圍，使得用戶不用關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘的操作，而將注意力集中到知識的獲取方面。

科創(chuàng)園區(qū)信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘可以按照以下步驟完成：

（1）將企業(yè)和園區(qū)的數(shù)據(jù)進行處理，包括數(shù)據(jù)的選擇（選擇相關(guān)的數(shù)據(jù)）、凈化（消除噪音、數(shù)據(jù)）、推測（推算缺失數(shù)據(jù)）、轉(zhuǎn)換（離散值數(shù)據(jù)與連續(xù)值數(shù)據(jù)之間的相互轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)值的分組分類，數(shù)據(jù)項之間的計算組合等）、數(shù)據(jù)縮減（減少數(shù)據(jù)量）。生成數(shù)據(jù)倉庫時。

（2）實現(xiàn)改進Apriori算法，并將算法添加到SQL Server 2005中，進行數(shù)據(jù)挖掘。

（3）創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘WEB服務(wù)，提供給授權(quán)用戶使用。

（4）分析數(shù)據(jù)，得到可能型號層知識的模式模型，分析模型，得到知識，支持決策。

4 結(jié)束語

在信息社會中，數(shù)據(jù)挖掘在科創(chuàng)園區(qū)中的決策支持系統(tǒng)用有著重要的地位。如何利用關(guān)聯(lián)規(guī)則中的經(jīng)典Apriori算法，利用SQL Server 2005為基礎(chǔ)，開發(fā)基于WEB服務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)挖掘更加簡便合理。為智能化管理提供技術(shù)支持。

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作者簡介：汪承焱（1974-），男，安徽太湖人，講師，研究方向：計算機應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)。