一种改进的关联规则并行算法

经典的关联规则求解算法(如Apriori算法)是串行算法,当数据量比较大时挖掘效率较低;提出了新的并行BVP算法,BVP算法通过多线程并行读取数据并计算相应的数据特征,然后计算频繁项集和关联规则;实验结果表明:相对于经典Apriori算法,算法执行效率更高。     

Apriori优化算法在临床数据挖掘中的应用分析

频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,本文提出了一种基于无向项集图的频繁项集挖掘算法.应用优化算法对病人就诊数据进行挖掘分析,与传统的频繁项集挖掘算法相比,优化算法在执行效率上有明显的提高,对临床实践研究提供有价值的指导意见.     

基于迭代事务集与交集剪枝的最大频繁项集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,如果采用Apriori类的候选项目集生成一检验方法,则候选项目集生成的代价通常很高.为寻求避免生成大量候选项集或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集交集求最大频繁项集的迭代算法DIIP(Datasets Iteration and Intersection Pruning Algorithm),通过不断缩减事务集数据量和尽可能早地对项目集进行修剪实现最大频繁项集的挖掘,该算法有别于已有的最大频繁项集经典算法,实验表明该算法有效可行.     

分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法

提出了针对数据水平分布的分布式数据集下的全局最大频繁项集更新挖掘算法（UDMFI）,用于解决当最小支持度阈值发生变化时全局最大频繁项集的更新挖掘问题.通过提出的带项目头表的频繁模式树（HFP-Tree）来存储数据,然后根据最小支持度阈值变小时,原最大频繁项集的集合中的元素一定是新最大频繁项集的集合中某些元素的子集的特性,以及最小支持度阈值变大时,原最大频繁项集中的一些最大频繁项集将可能不再是新最大频繁项集的集合中的最大频繁项集的特性,充分利用已挖掘的结果,从而减少挖掘过程中的费用.实验结果表明该算法具有较好的效率.     

Apriori优化算法在临床数据挖掘中的应用分析

频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,本文提出了一种基于无向项集图的频繁项集挖掘算法。应用优化算法对病人就诊数据进行挖掘分析,与传统的频繁项集挖掘算法相比,优化算法在执行效率上有明显的提高,对临床实践研究提供有价值的指导意见。     

基于云计算的最大频繁项集挖掘算法

针对目前海量数据挖掘过程中存在着频繁项集挖掘效率低、冗余项集繁多的问题,提出了改进的频繁模式树和遗传算法(FPGA),该算法鉴于异构数据的差异性特征,采用改进的频繁模式树和基于MapReduce的并行遗传算法搜索最大频繁项集,缩小了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该算法在时间复杂度方面有了很大提高,与传统的FP_Growth算法相比,具有更好的加速比以及更高的执行效率.     

一种关联规则挖掘技术的矩阵交集算法

针对关联规则在公安系统应用中存在的缺陷,提出了改进其效率的优化算法--矩阵交集方法和加权的思想.该算法通过构造有效的数据矩阵并且通过对数据矩阵的有效裁剪,达到查找频繁项集的目的,打破了Apriori算法由低到高逐层查找频繁项集的局限,极大地提高了产生最大频繁项集的效率,解决了重大刑事案件中的犯罪嫌疑人的筛选问题.     

基于免疫算法的频繁项集挖掘

设计了一种不同于传统关联规则挖掘算法(如Apriori算法等)频繁项集产生算法.该算法借鉴一般免疫算法思想,并从新的角度来看频繁项集的定义,避免了传统算法中存在的"项集生成瓶颈"问题.通过对mushroom数据的频繁项集挖掘的实验,与传统方法进行了比较,其结果表明,基于免疫算法的频繁项集挖掘算法在大数据集、低支持度情况下平均挖掘时间短.     

一种不确定性数据中最大频繁项集挖掘方法

不确定性数据挖掘已经成为数据挖掘领域的新热点,频繁项集挖掘是重点研究的问题之一.但是目前出现的挖掘算法大多集中在完全频繁项集,而用于最大频繁项集和频繁闭项集的算法尚不多见.文中研究了一种基于UF-Tree的用于不确定性数据中挖掘最大频繁项集的算法,该挖掘过程分为两个步骤,第一步先得到以频繁1-项集为后缀的局部最大频繁项集,第二步得到所有的全局最大频繁项集,实验证明该算法性能良好且特别适用于稠密型、事务长度较小的数据集.     

基于图的最大频繁项集的生成算法

挖掘频繁项集是数据挖掘的重要技术之一,目前已有很多经典算法,如：apriori算法,FP-tree等.挖掘频繁项集主要是寻找最大频繁项集,为了快速寻找最大频繁项集,通常采用削减候选项集、减少扫描数据库次数的方法和将自底向上与自顶向下的搜索方法结合起来（又称双向搜索）.双向搜索能有效地缩减搜索空间.本文把基于图的关联规则挖掘和双向搜索的思想结合起来产生最大频繁项集,提出了基于图的最大频繁项集生成算法.此算法用图将数据映射到一个向量上,通过一遍扫描数据库就可以构造整个频繁项集,结合双向搜索,能快速生成频繁项集,对产生较大长度的最大频繁项集也有较好的效果.文末,把基于图的关联规则挖掘算法和基于图的最大频繁项集算法进行了比较,分析出性能差别的原因.     

树形频繁模式的挖掘及可视化技术研究

频繁项集的挖掘不仅仅是关联规则挖掘的基础,而且在序列模式、聚类、多维模式等数据挖掘任务中扮演重要角色.本文在给出一个基于数据垂直分布的频繁项集挖掘算法HBMFP的基础上,论述了利用MFC中的树视图控件(CTreeCtrl)将频繁项集树形可视化,并讨论了基于该频繁模式树的3种约束频繁项集查询的方法.     

一种挖掘不确定性数据频繁项集的方法

该文探讨挖掘不确定性数据频繁项集,在Carson Kai-Sang Leung等人提出的一种基于树的UFPgrowth算法的基础上进行改进,提出新算法-UFP-growthT.实验表明,该算法可以有效地挖掘不确定性数据的频繁项集,且拥有高效性和伸缩性.改进后的算法在一定程度上减小了UFP-tree的大小,加快了挖掘过程...     

不确定数据中的频繁闭项集挖掘

研究不确定数据中的频繁闭项集挖掘,介绍不确定数据与概率频繁项集的概念,概率频繁闭项集挖掘的基本概念和概率频繁闭项集的挖掘算法,并分析该算法的性能.     

基于最大频繁项集的聚类算法

鉴于高维数据的稀疏性和分类数据特点,探讨了专门针对高维分类数据的聚类方法.首先将原始数据集转换成频繁项集,再通过改造频繁模式树以及给出的剪切策略,挖掘出事务的最大频繁项集,并基于最大频繁项集(MFI)的两个属性,将具有相同MFI的对象归于一类,由此提出了基于最大频繁项集的聚类算法.通过对分类数据集的实验,表明该算法具有相当的稳定性、健壮性和有效性.     

最大频繁项集挖掘中搜索空间的剪枝策略

最大频繁项集挖掘可以广泛应用在多种重要的Web挖掘工作中.为了有效地削减搜索空间,提出了一种新的最大频繁项集挖掘中的搜索空间剪枝策略.这种策略基于深度优先遍历词典序子集枚举树,利用树中子节点与父节点扩展集中相同项的扩展支持度相等的特性,对搜索空间进行剪枝.应用该策略,对MAFIA算法进行改进优化.实验结果表明,该剪枝策略可以有效削减搜索空间,尤其在稀疏但包含长频繁项集的数据集上,搜索空间削减掉2/3,算法的时间效率比原MAFIA算法提高3～5倍.     

基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法

针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.     

挖掘不确定数据的最大频繁项集

针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁模式树方法挖掘不确定数据频繁项集,采用缩小变异空间和增加育种算子的遗传算法搜索最大频繁项集,收缩了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该方法在时间复杂度方面有很好的优越性,对大规模的不确定数据挖掘提供了一种有效的技术手段.     

一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法

提出了一种基于Map Reduce模型的Apriori改进算法,该算法利用Map Reduce模型分布式处理海量的输入数据,结合Apriori算法,得到局部频繁项集,通过聚合处理得到全局频繁项集.实验证明,该算法是有效的.     

Apriori算法的研究及在商业决策中的应用

通过分析关联规则中的经典算法Apriori,针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种基于哈希技术的改进Apriori算法,该算法将频繁项集存储在哈希表中,采用线性直接地址法使得哈希表中存储的频繁项集不冲突,提高算法的效率,具有较好的实用性.     

一种基于MapReduce的关联规则挖掘算法

本文从减少I/O时间的角度出发,结合云计算Hadoop平台的Map Reduce模型,提出了一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法.算法采用幂集计算候选项集,采用Map Reduce模型在多个节点上并行找出所有频繁项集,只需要扫描事务数据库1次.实验结果表明：在事务的平均项长较小的情况下,算法具有很好的加速比和数据规模增长性.