负关联规则在Web文档分类中的研究
2009-08-03
作者：石芙芙，董祥军，陈修宽
摘 要：对Web文档进行分类可以较好地解决网上信息杂乱的现象，介绍了Web文档分类的相关知识以及关键技术，并对目前的分类方法进行了总结，对Web文档分类中关联规则挖掘研究现状和主要技术进行了论述，指出了负关联规则在Web文档分类中的发展趋势。
关键词：数据挖掘；Web文档分类技术；负关联规则
随着科学技术的发展，Internet正在以令人难以置信的速度迅速发展，使得万维网成为一个拥有大量资源的数据库。这个蕴含着丰富资源的信息空间为数据挖掘研究提出了新的挑战，存放的这些信息绝大多数都是以文本的形式存在的，如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。为了帮助人们有效地组织和管理海量的Web信息，Web文档分类技术应运而生。
1 Web文档分类的概念及分类方法
1.1 Web文档分类的概念
Web挖掘[1]是指从大量Web文档的集合C中发现隐含的模式P。如果将C看作输入，将P看作输出，那么Web挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射ζ：C→P。一般地，Web挖掘可以简单的分为三类[2]：Web内容挖掘(Web content mining)，Web结构挖掘(Web structure mining)和Web使用记录的挖掘(Web usage mining)。
文档分类是Web内容挖掘中一项非常重要的任务，它是根据页面的不同特征，将其划分为事先建立起来的不同类，属于有指导的机器学习问题。其目的是让机器学会一个分类函数或分类模型，该模型能把Web文本映射到已存在的多个类别中的某一类，使检索或查询的速度更快，准确率更高。这样，用户在浏览Web文档时，就不会因为纵横交错的超级链接而“迷路”。
Web文本分类是一个典型的有教师的机器学习问题，一般的可分为数据预处理、构选分类器和文档分类3个阶段。数据挖掘主要是针对结构数据库，如数据仓库中的数据，然而，在网络中大部分的信息是存储在文本数据库当中，即所谓的半结构化数据(semi-structure data)，它既不是完全无结构的，也不是完全结构的，因此需要对文本进行预处理，抽取代表其特征的元数据，这些特征可以用结构化的形式保存。
训练算法的工作是对训练文档集合中每篇文本对应的词表进行统计，计算出类别向量矩阵，同时进行归一化，最后保存训练得到的向量表，即得到了分类知识库。分类算法(也可称为识别算法)则依据训练得到的分类知识库，并用一定的算法对待分类文本进行分类。Web文档分类的步骤如图1所示。
1.2 Web文档分类方法
目前关于Web文档分类的研究已经取得了很大的进展，并提出了一系列的分类法。常见的文档分类方法可以分为三类[3]：一类是基于TFIDF方法，包括TFIDF算法、K近邻算法等；另一类则是基于统计学分类方法，如贝叶斯算法、最大熵算法等；第三类是基于知识学习的方法，如决策树(Decision Tree)C4．5等算法。
近年来，Web文档分类已成为众多领域研究者的热门研究课题，研究者们从不同的角度把越来越多的知识引入该领域。
向量空间模型VSM(Vector Space Model)将所有文本都表示成具有某种相同结构的数据，它是Salton等人于上世纪60年代末首先提出的，最早应用于信息检索领域。而Joachims最早将SVM方法用于文本分类[4]。饶文碧等人[5]提出了一种扩展的基于VSM的Web文本分类，在传统的训练和分类算法的基础上，加入了一个反馈判定的算法，这种方式更加贴近真正意义上的机器学习，使得该算法具有一定程度上的认知自主性和不断学习的能力。由于Web文档往往具有不确定的特征，使得利用模糊集合理论对信息检索过程的不确定性建立模型成为可能，雷景生在参考文献[6]中提出了一种基于模糊相关技术的Web文档分类方法。张志强、郑家恒提出基于加权类轴的方法[7]，利用了Web文本的标记信息在文档中的重要程度不同，使用了Web标记的三级加权处理，使向量的维数有所下降。胡和平、易高翔提出了基于容错粗糙集的方法[8]，利用容错关系来表示文档，利用特征词协同出现的价值，丰富特征词对Web文档的描述。
2 关联规则在Web文档分类中的研究
2.1 文本预处理
由于Web上的内容大都是半结构化的，通常要进行结构化的表示。表示方法为：一篇文档有类标签C，词条为T(T={t1，t2，…，tm})，用事务D={C，t1，t2，…，tm}来表示该文档模型，则Web文档集可表示成事务集，其项集由文档词条和文档所属类别组成。
在数据清理阶段，采用移除停用词和计算TF/IDF的方式对文本文档进行清理。需要移除对构造关联分类器价值不大的词条，形成清洁文档，包括一些副词、连词、某些代词等对分类意义不大的词。其中TF/IDF的公式如下：
其中，TF(Wi，Doc)指单字Wi在文档Doc中出现频度，D为文档总数，DF(Wi)为单字Wi在其中出现至少一次的文档数目。
2.2 关联规则的产生
经过文本预处理后，就要寻找频繁项集，借鉴了传统的Apriori算法，找到了一种很适合处理文本文档事务集的方法：对每个候选项集定义一个tidlist的结构，项集Ii的tidlist由包含事务的tid组成。1-itemset通过搜索文档事务集D得到，候选k项集的tidlist可由该候选k项集的那2个(k-1)项集的tidlist求交集产生。
在文档分类中产生的关联规则数量可能是巨大的，为了减少噪音信息和分类时间，所以要对文本关联规则进行剪枝，马光志等人定义了正负相关的定义：
定义 规则
(T为词条项集，C为类标签)的作用度(lift)定义为可信度对期望可信度的比值，即I(
)=P(C|T)/P(C)。如果，I(
)的值大于1，则说T和C正相关，表明每一个的出现都蕴涵另一个的出现；如果结果值等于1，则它们相互独立，无相关性；如果小于1，表明它们负相关。
所以在剪枝的时候就根据定义选择正相关的规则，去掉独立和负相关的规则。然后剔除那些特殊并且置信度较低的规则，最后应用数据库候选覆盖来选取最显著规则子集。
2.3 利用文本关联规则进行文本分类
常见的方法是将新文档分配到与之规则匹配最多的类或是分配给与第一个规则匹配的类别。参考文献[9]提出了一种折中方法，综合考虑匹配规则数和置信度的影响。将规则表按类标签分组，设定一个置信度阈值，将低于该阈值的匹配规则从分组中剔除，接着将分组按置信度的和排序。
在进行类识别时，遵循以下两条规则：(1)优先选择置信度和最大分组的标签作为该文档的类标签；(2)在置信度和相等的情况下，选择匹配规则最多组的标签作为该文档的类标签。
3 负关联规则的研究现状及主要技术
关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要的、高度活跃的领域。传统的关联规则AR(association rule)是
的形式，用于挖掘顾客事务数据库中项集间的关联关系，最初由R.Agrawal等人于1993年首先在参考文献[11]中提出，以后诸多研究人员对此进行了大量研究，其工作主要是对原有的算法进行改进，以提高算法挖掘规则的效率。关联规则挖掘实质上就是在满足用户给定的最小支持度的频繁项集中，找出所有满足最小置信度的关联规则，具体分为两步：(1)找出所有的频繁项集；(2)用频繁项集产生关联规则。
Zhu等人在参考文献[14]中提出了一种快速有效的基于FP-tree的负关联规则挖掘算法MNARA，该算法不但可以发现所有的负关联规则，而且由于整个过程只需扫描事务数据库两次，算法是有效和可行的。
Dong等人提出了一种PNARC模型[15]，利用了支持度-置信度框架，采用相关性检验方法，不仅能够同时挖掘出频繁项集中的正、负关联规则，而且能够检测并删除相互矛盾的规则；随后又给出一种基于多置信度和
检验的挖掘正负关联规则的方法，并且提出了一种PNARMC算法[16]，该算法不仅能够正确地产生正负关联规则，而且能灵活地控制关联规则的数量。在PNARC模型中给出了正、负关联规则的定义。
4 负关联在Web文档分类中的发展趋势
负关联规则的研究为传统关联规则开辟了一个崭新的领域。研究表明，负关联规则同样起着非常重要的作用，一方面可以进一步完善项集间的关联规则分析，另一方面可以为决策支持提供更多有用的信息。
在进行Web文档分类的时候，文档集产生的关联规则数往往是巨大的，所以就需要进行剪枝处理，目前在剪枝的时候直接把负相关的规则剪掉，但是在负相关中也包含着有用的信息，所以本文提出了基于负关联规则的Web文档分类技术。
基于负关联规则的Web文档分类策略，是在基于关联规则分类的基础上，为了更有效地体现现实事件直接的关联而采取的分类策略，这种分类方法和正关联规则分类相结合能够更加有效和准确地进行分类，可以更加全面地分析各种因素之间隐藏的内在联系。运用负关联的研究方法来完善文档集产生关联规则的正确度，从而提高Web文档分类的精确度。
现有的WEB文档的分类方法中，基于负关联的Web文档分类研究的比较少，在以后的研究中应该结合负关联规则将支持度和置信度结合起来考虑，这将是一个新的研究趋势。
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