数据库系统设计DatabaseSystemDesign电子技术与软件工程ElectronicTechnology&SoftwareEngineering233随着数据挖掘技术的广泛应用，类别不平衡数据集成为了现实生活中常见的问题。在许多实际应用中，某些类别的样本数量远远少于其他类别的样本数量，这会导致分类器过度偏向出现频率较高的类别，从而影响数据挖掘的结果。类别不平衡问题已经成为许多领域的研究热点，例如医学、金融、社会科学等领域[1]。在类别不平衡数据集中，关联规则挖掘是一种有效的数据挖掘技术，它可以发现数据之间的相关性和规律，从而为决策提供支持。然而，由于少数类在数据集中的数量较少，往往被主导类掩盖，导致关联规则挖掘的结果受到影响，特别是对于少数类的关联规则，更难以被发现和挖掘。因此，少数类关联规则挖掘成为了一个研究热点，其目的是挖掘和发现类别不平衡数据集中出现频率较低的关联规则。少数类关联规则挖掘不仅可以帮助数据挖掘领域的研究人员和工程师更好地理解数据，还可以为实际应用提供支持，如医疗诊断、金融风险管理等领域。因此，本文旨在探讨类别不平衡数据集中少数类关联规则挖掘的问题，提出解决方案，并在实验中验证其有效性。1相关研究综述1.1类别不平衡数据集处理方法在处理类别不平衡数据集时，常用的方法包括过采样、欠采样、成本敏感学习和集成学习等[2]。过采样和欠采样是最常用的处理方法之一，过采样通过增加少数类样本的数量来平衡数据集，欠采样则是通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。成本敏感学习方法是基于对样本进行权重调整来解决类别不平衡问题，其核心思想是通过对错分样本进行不同的惩罚来平衡类别分布。集成学习是一种将多个分类器集成在一起的方法，通过不同的集成方法可以有效地处理类别不平衡问题。1.2关联规则挖掘算法在关联规则挖掘领域，常用的算法包括Apriori、FP-growth、Eclat等[3-4]。Apriori算法是最早被提出的关联规则挖掘算法之一，它通过逐层扫描频繁项集来挖掘关联规则。FP-growth算法通过构建频繁项集的FP树来挖掘关联规则，相比于Apriori算法具有更高的效率和更小的内存开销。Eclat算法则是基于垂直数据结构，通过压缩数据集并利用交集来挖掘频繁项集和关联规则。1.3少数类关联规则挖掘方法针对少数类关联规则挖掘问题，已经提出了一些解决方法。其中，基于采样的方法是最常用的方法之一，包括过采样、欠采样和混合采样等方法[5-6]。成本敏感学习方法也可以被用来解决少数类关联规则挖掘问题，其...
