Oracle数据库中的关联规则分析实践（Oracle关联规则分析）
Oracle数据库中的关联规则分析实践
在数据挖掘领域中，关联规则挖掘是一项非常重要的技术。它主要用于挖掘数据集中的潜在规律，比如商品之间的关联性、医学病例和病历之间的关联性等。Oracle数据库是当前业界流行的关系型数据库之一，本文将介绍在Oracle数据库中如何进行关联规则分析实践。
一、什么是关联规则
关联规则是指在给定数据集中，一些项目组合在一起的频繁程度。例如，在超市中，可乐和薯片这两个商品经常被一起购买，那么这两个商品之间就存在关联规则。在数据挖掘领域中，关联规则的目标就是寻找这些频繁的组合规则，把它们呈现出来，使数据分析人员能够对它们进行深入的分析。
二、使用Oracle中的Apriori算法实现关联规则分析
Apriori算法是数据挖掘领域中一种经典的关联规则挖掘算法，它的原理就是利用了一些基本规则，例如“如果一项集合是频繁的，那么它的所有子集合一定也是频繁的”，“如果一项集合是非频繁的，那么它的所有超集合也一定是非频繁的”等等。这些基本规则非常简单，但却很有效，可以用来帮助我们减少互相之间的计算，从而优化我们的算法。在Oracle中，可以使用DBMS_DATA_MINING包提供的apriori算法进行关联规则挖掘，具体操作如下：
1.创建关联规则模型
CREATE OR REPLACE MINING MODEL apriori_model
(
c1 NUMBER,
c2 NUMBER,
c3 NUMBER
) USING ‘APRIORI’;
2.为模型训练数据
BEGIN
DBMS_DATA_MINING.CREATE_RAW_MODEL(
model_name => ‘apriori_model’,
mining_function => DBMS_DATA_MINING.ASSOCIATION
);
DBMS_DATA_MINING.SET_ATTRIBUTE(
name => ‘apriori_min_support’,
value => 0.03
);
DBMS_DATA_MINING.SET_ATTRIBUTE(
name => ‘apriori_min_confidence’,
value => 0.7
);
DBMS_DATA_MINING.SET_ATTRIBUTE(
name => ‘apriori_metric’,
value => ‘CONFIDENCE’
);
DBMS_DATA_MINING.SET_ATTRIBUTE(
name => ‘apriori_transactions’,
value => ‘transact_tab’
);
DBMS_DATA_MINING.BUILD_MODEL(
model_name => ‘apriori_model’,
mining_function => DBMS_DATA_MINING.ASSOCIATION
);
END;
3.查询关联规则
select * from table(DBMS_DATA_MINING.GET_ASSOCIATION_RULES(‘apriori_model’));
查询后，会返回所有找到的关联规则以及相关的度量值，例如支持度、置信度、提升度和Lift等等，可以根据这些度量值来判断一个关联规则是否有意义。
三、使用Oracle中的FPGrowth算法实现关联规则分析
FPGrowth算法是一种递归算法，同样是常用的关联规则挖掘算法之一。它在前面先构建一棵频繁模式树（Frequent Pattern Tree），并将所有的数据按照出现次数从多到少排序，然后从最小出现次数的数据开始构建频繁模式树。在Oracle中，可以使用DBMS_DATA_MINING包提供的fp_growth算法进行关联规则挖掘，具体操作如下：
1.创建关联规则模型
CREATE OR REPLACE MINING MODEL fp_model
(
c1 NUMBER,
c2 NUMBER,
c3 NUMBER
)
USING ‘FPGROWTH’;
2.导入训练数据
DECLARE
v_schema_name VARCHAR2(30) := ‘SAMPLE’;
v_table_name VARCHAR2(30) := ‘TRANSACT_TAB’;
v_import_sql VARCHAR2(2000);
BEGIN
v_import_sql :=
‘BEGIN DBMS_DATA_MINING.DROP_MODEL(”fp_model”, TRUE); EXCEPTION WHEN OTHERS THEN NULL; END;’;
EXECUTE IMMEDIATE v_import_sql;
DBMS_DATA_MINING.CREATE_FILE_SOURCE(
directory_name => ‘DATA_DIR’,
file_name => ‘transact.csv’,
schema_name => v_schema_name,
table_name => v_table_name,
column_separator => ‘,’,
continuous_query => TRUE,
parallelism_level => 4
);
DBMS_DATA_MINING.CREATE_RAW_MODEL(
model_name => ‘fp_model’,
mining_function => DBMS_DATA_MINING.ASSOCIATION
);
DBMS_DATA_MINING.SET_ATTRIBUTE(
name => ‘fpgrowth_min_support’,
value => 0.03
);
DBMS_DATA_MINING.SET_ATTRIBUTE(
name => ‘fpgrowth_transactions’,
value => ‘SAMPLE.TRANSACT_TAB’
);
DBMS_DATA_MINING.BUILD_MODEL(
model_name => ‘fp_model’,
mining_function => DBMS_DATA_MINING.ASSOCIATION
);
END;
3.查询关联规则
SELECT * FROM table(DBMS_DATA_MINING.GET_ASSOCIATION_RULES(‘fp_model’));
查询完成后，就可以得到一系列的关联规则，根据不同的度量值来判断一个规则的重要性。
四、结论
本文从关联规则的基础到如何应用Oracle数据库中的关联规则挖掘算法进行分析，希望能够给读者带来一些启发。Oracle数据库作为一个成熟的关系型数据库，其对关联规则挖掘的支持非常友好。无论是Apriori算法还是FPGrowth算法，都可以轻松实现在Oracle中的应用。通过这些算法，我们可以挖掘出数据集中存在的一些潜在规律，进而为我们的业务决策和策略制定提供一定的帮助。
