一种新的混沌序列随机性刻画及提高方法

通过定义混沌序列中元素之间的邻接关系,提出了一种基于网络邻接图的方法来刻画此序列的随机性.通过数值模拟发现此方法具有很好的有效性,且与传统的Lyapunov指数判别法相一致,尤其在Lyapunov指数难以求得的情况下,此方法具有很好的参照性.通过考察网络邻接图的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现混沌序列的网络邻接图是无标度网络,并且具有明显的小世界特性.利用网络邻接图的无标度性,适当减少网络邻接图中为数不多的度大的点可以有效提高混沌序列的随机性.     

基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法

通过研究节点与其直接相邻和间接相邻节点之间的关联关系,提出了基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法,算法只需获取节点与其直接邻居及间接邻居间的关联关系,通过计算网络各节点的邻接度,进而计算各节点的信息熵,利用节点信息熵的大小表征节点在网络中的重要性.通过对一个基础网络、无向无权ARPA网络和加权有向ARPA网络进行实验仿真,证明该算法对不同类型网络的通用性;利用该算法对网络按节点重要性进行节点删除实验,研究网络形成子网络的数量与规模,证明了算法的准确性.     

面向个性化交通信息服务的车辆行驶路径关联规则挖掘

为了向驾驶者自动提供个性化的交通服务信息，需要对车辆行驶路径进行分析和预测.面向基于RFID的个性化交通服务系统，提出改进的车辆行驶路径关联规则挖掘方法，挖掘车辆历史行驶路径数据中的频繁序列模式，由频繁序列模式产生序列关联规则，根据当前行程车辆已行驶的路径，实现对车辆未来行驶路径的预测.本方法主要通过0-N数据结构和候选2-序列产生方法的改进，提高车辆行驶路径序列模式挖掘的效率.最后，通过数据测试验证了改进算法在运行效率上与GSP相比的性能优越性.     

面向个性化推荐的强关联规则挖掘

提出了适用于个性化推荐的强关联规则的概念,并给出一种基于矩阵的强关联规则挖掘算法.强关联规则集合能够以较少数量的规则表示全部有效关联信息,便于管理和应用.给出的强关联规则挖掘算法只需对交易数据库进行一次扫描,在挖掘过程中不断删除非频繁项使矩阵规模逐渐减小,并且避免了对冗余规则的挖掘, 从而提高了挖掘效率.通过对三组数据的实验表明:强关联规则集合包括的规则数量平均仅为规则总数的26.2{\%},有效解决了规则数量过多的问题.     

有向网络上单源多汇的最优连接问题

以信息需求系统为背景,研究有向网络上从一个顶点到若干顶点的连接方式,使总的连线长度为最小.这是最短路问题的推广,使用的方法是基于组合最优化的算法分析,包括NP-困难性及多项式可解情形.关于后一方面,若干约化规则起着重要作用.主要结果是得到序列平行图等典型图类的有效算法和一般图的启发式算法.目前的工作是为处理这样一个难解问题提供了一个基本的途径.更多的结构性质及典型算法值得进一步研究.     

一种关联规则增量更新算法

针对一个新的事物数据库加到原有的事务数据库中,在最小支持度和最小置信度都不变的情况下相应关联规则的更新问题,提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法。该算法从集合的角度出发,将事物数据库分为频繁项集集合和非频繁项集集合,从而在两个事务数据库可能出现的关系中,准确找出能够生成新的频繁项集的集合。在此基础上,利用给出的算法能够较为容易地发现新的关联规则。最后,分析了此算法的优越性。     

基于网络的数值关联规则挖掘方法

关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 ,并采用一种纵向数据库格式来简化项目集支持度的计算.     

频繁项目集二次挖掘方法研究

针对关联规则数据挖掘中频繁项目集的二次挖掘问题,提出了一种能够解决当最小支持度发生变化而交易数据库不变情况下进行二次挖掘的改进算法(UMSA)。该算法充分利用频繁项目集的特性,通过新的拼接方法来减少候选项目集的生成,在扫描交易数据库确定k维频繁项目集时,采用在交易数据库中剔除无用的交易,达到不断减小交易数据库规模的目的,克服了一些算法中存在的漏采现象,并在一定程度上解决了非确定性问题。通过举例说明该算法的执行过程及其算法的正确性和有效性,并对其性能进行了分析。     

语言值关联规则挖掘算法

挖掘语言值关联规则是数量型属性关联规则中的一个重要研究内容。已有的语言值关联规则挖掘算法没有充分考虑隶属度的信息，为此改进了语言值关联规则的挖掘算法，此算法能充分考虑隶属度的信息，但算法的效率不高。为了提高挖掘算法的效率，通过引入可变阈值，并提出折衷的语言值关联规则挖掘算法，折衷的算法损失了少量的隶属度信息，但节省了挖掘所需的内存和时间。     

基于邻接度量函数的β算法

复合随机计算系统的研究目前已成为组合优化等优化与搜索问题的重要研究方向，在阐述复合随机计算系统的一般形式的基础上，提出了处理组合优化问题的基于邻接度函数的β算法，证明了相关的性质，并以实例阐述了该方法的具体运用。     

Efficient Algorithm Based on Itemset-lattice and Bitmap Index for Finding Frequent Itemsets

Finding frequent itemsets is the key problem in association rules mining. A new algorithm based on the lattice theory and bitmap index for mining frequent itemsets is proposed. The algorithm converts the original transaction database to an itemset-lattice in the pre-processing, where each itemset vertex has a label to save its support, and the complicated task of mining frequent itemsets in the database is thus changed to the simpler one that searches vertexes in the lattice. The efficiency of the mining process is enhanced greatly. Since the support counting in the association rules mining incurs a high cost regarding the I/O, a bitmap index technique is used to speed up the counting process. To address the issue that the intact bitmap usually needs a big memory space for storage, the bit vector is partitioned into blocks, which can be encoded as a symbol. This makes the original bitmap more compact in storage and improve the support counting efficiency as well. Finally, experimental and analytical results are presented.     

A Quick Algorithm for Mining Exceptional Rules

Exceptional rules are often ignored because of their small support. However, they have high confidence, so they are useful sometimes. A new algorithm for mining exceptional rules is presented, which creates a large itemset from a relatively small database and scans the whole database only one time to generate all exceptional rules. This algorithm is proved to be quick and effective through its application in a mushroom database.     

Linguistic Valued Association Rules

1　IntroductionData mining is the process of discovering interesting knowledge from large amounts of datastored either in database,data warehouses,or information repositories. The mining ofassociation rules is one of the most important topics in the field of data mining. Variousmining algorithms about association rules have been discussed in many literatures such as[1]and[2 ].The linguistic valued association rules are discussed in this paper.In Section2 ,the FCM algorithm in [3]is adopted t…     

改进的增量式关联规则维护算法

在分析现有的关联规则算法 IUA的基础上 ,指出了该算法的不足和错误之处 ,并加以改正 ,进而提出了一种改进的增量式更新算法 EIUA. EIUA算法解决了在数据库 D不变的情况下 ,当最小支持度和最小置信度二阈值发生变化时如何高效更新关联规则的问题 .实验分析表明了新算法的有效性和优越性.     

语言值关联规则在气象系统仿真中的应用

在信息处理领域，大型关系数据库中的数据挖掘是一个热点，文中应用模糊c－方法算法（FCM）将数据库中记录的值划分成多个语言值，并借助语言值来软化数量性论域的划分边界，由此生成一系列的语言值关联规则。接着文中根据最大隶属原则将数据库中的记录映射到语言值，定义了语言值关联规则的支持率和信任度。最后讨论了语言值关联规则在气象系统仿真中的应用。     

Mining of the quantitative association rules with standard SQL queries and its evaluation

1 .INTRODUCTIONWiththewideapplicationofdatabasetechniquesanddatabasemanagementsystem ,datastorageindatabasehassharplyincreased .Thedataminingisjusttodiscovereffective ,novel,potentiallyvaluableknowledgefromthesedata .Associationruleisanim portantmeansinda…     

一种挖掘频繁模式的数据库划分新方法

提出了一种新的数据库划分方法。该方法应用于需要产生候选项的频繁模式的挖掘过程,可以大大减少对数据库的扫描操作,提高数据挖掘效率,特别是对于较长模式的数据挖掘更是如此。该方法是将交易数据库按照交易的长度(或者说模式的长度)划分成若干个子数据库,将等长度的交易划分到同一个子数据库中,这样在获取候选项的支持度时,只需要扫描模式长度大于等于相应候选项长度的子数据库即可,从而减少了对数据库的扫描操作。给出了基于数据库划分的挖掘算法,通过理论推导和实验证明了该方法的有效性。