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  数据挖掘 - 查询语言

  • 简述

    数据挖掘查询语言 (DMQL) 由 Han、Fu、Wang 等人提出。用于 DBMiner 数据挖掘系统。数据挖掘查询语言实际上是基于结构化查询语言 (SQL)。数据挖掘查询语言可以设计为支持即席和交互式数据挖掘。此 DMQL 提供用于指定原语的命令。DMQL 也可以与数据库和数据仓库一起使用。DMQL 可用于定义数据挖掘任务。我们特别研究了如何在 DMQL 中定义数据仓库和数据集市。

  • 任务相关数据规范的语法

    这是用于指定任务相关数据的 DMQL 语法 - 
    
use database database_name
or 
use data warehouse data_warehouse_name
in relevance to att_or_dim_list
from relation(s)/cube(s) [where condition]
order by order_list
group by grouping_list

  • 指定知识种类的语法

    在这里，我们将讨论表征、区分、关联、分类和预测的语法。

    表征

    表征的语法是 - 
    
mine characteristics [as pattern_name]
   analyze  {measure(s) }
    analyze 子句指定聚合度量，例如 count、sum 或 count%。
    例如 - 
    
Description describing customer purchasing habits.
mine characteristics as customerPurchasing
analyze count%

    区分

    区分的语法是 - 
    
mine comparison [as {pattern_name]}
For {target_class } where  {t arget_condition } 
{versus  {contrast_class_i }
where {contrast_condition_i}}  
analyze  {measure(s) }
    例如，用户可以将大消费者定义为购买平均价格为 100 美元或更高的商品的客户；预算支出者是平均购买价格低于 100 美元的客户。可以在 DMQL 中将这些类别中客户的判别描述挖掘指定为 - 
    
mine comparison as purchaseGroups
for bigSpenders where avg(I.price) ≥$100
versus budgetSpenders where avg(I.price)< $100
analyze count

    关联

    关联的语法是 - 
    
mine associations [ as {pattern_name} ]
{matching {metapattern} }
    例如 - 
    
mine associations as buyingHabits
matching P(X:customer,W) ^ Q(X,Y) ≥ buys(X,Z)
    其中X是客户关系的关键；P 和 Q 是谓词变量；W、Y 和 Z 是对象变量。

    分类

    分类的语法是 - 
    
mine classification [as pattern_name]
analyze classifying_attribute_or_dimension
    例如，要挖掘模式，对客户信用等级进行分类，其中类别由属性credit_rating 确定，挖掘分类确定为classifyCustomerCreditRating。 
    
analyze credit_rating

    预测

    预测的语法是 - 
    
mine prediction [as pattern_name]
analyze prediction_attribute_or_dimension
{set {attribute_or_dimension_i= value_i}}

  • 概念层次规范的语法

    要指定概念层次结构，请使用以下语法 - 
    
use hierarchy <hierarchy> for <attribute_or_dimension>
    我们使用不同的语法来定义不同类型的层次结构，例如 - 
    
-schema hierarchies
define hierarchy time_hierarchy on date as [date,month quarter,year]
-
set-grouping hierarchies
define hierarchy age_hierarchy for age on customer as
level1: {young, middle_aged, senior} < level0: all
level2: {20, ..., 39} < level1: young
level3: {40, ..., 59} < level1: middle_aged
level4: {60, ..., 89} < level1: senior
-operation-derived hierarchies
define hierarchy age_hierarchy  for age  on customer  as
{age_category(1), ..., age_category(5)} 
:= cluster(default, age, 5) < all(age)
-rule-based hierarchies
define hierarchy profit_margin_hierarchy  on item  as
level_1: low_profit_margin < level_0:  all
if (price - cost)< $50
   level_1:  medium-profit_margin < level_0:  all
   
if ((price - cost) > $50)  and ((price - cost) ≤ $250)) 
   level_1:  high_profit_margin < level_0:  all

  • 兴趣度量规范的语法

    用户可以使用以下语句指定趣味性度量和阈值 - 
    
with <interest_measure_name>  threshold = threshold_value
    例如 - 
    
with support threshold = 0.05
with confidence threshold = 0.7

  • 模式表示和可视化规范的语法

    我们有一种语法，它允许用户指定以一种或多种形式显示已发现的模式。 
    
display as <result_form>
    例如 - 
    
display as table

  • DMQL 的完整规范

    作为一家公司的市场经理，您想描述可以购买价格不低于 100 美元商品的客户的购买习惯；关于客户的年龄、购买的物品类型以及购买物品的地点。您想知道具有该特征的客户的百分比。特别是，您只对在加拿大购买并使用美国运通信用卡支付的商品感兴趣。您希望以表格的形式查看生成的描述。 
    
use database AllElectronics_db
use hierarchy location_hierarchy for B.address
mine characteristics as customerPurchasing
analyze count%
in relevance to C.age,I.type,I.place_made
from customer C, item I, purchase P, items_sold S,  branch B
where I.item_ID = S.item_ID and P.cust_ID = C.cust_ID and
P.method_paid = "AmEx" and B.address = "Canada" and I.price ≥ 100
with noise threshold = 5%
display as table

  • 数据挖掘语言标准化

    标准化数据挖掘语言将用于以下目的 -
    • 帮助系统地开发数据挖掘解决方案。
    • 提高了多个数据挖掘系统和功能之间的互操作性。
    • 促进教育和快速学习。
    • 促进数据挖掘系统在工业和社会中的使用。
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