基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法

提出了一种基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法,该算法是按项目支持数的升序从高到低地编制二进制位,然后将事务转换成数字事务,通过构建候选数字事务区间来搜索频繁数字事务,最后产生关联规则.该算法的原理简单,减少了冗余候选项和扫描次数;实验结果表明该算法比同类挖掘算法更快速而有效.     

关联规则增量式更新算法

本文提出以AprioriTid为基础的关联规则增量式更新算法.利用AprioriTid算法只需扫描一次事务数据库的优良性,考虑在事务数据库D不变时,而最小支持度和最小可信度发生变化时关联规则更新问题.     

关联规则增量式更新算法

本文提出以AprioriTid为基础的关联规则增量式更新算法.利用AprioriTid算法只需扫描一次事务数据库的优良性,考虑在事务数据库D不变时,而最小支持度和最小可信度发生变化时关联规则更新问题.     

关联规则Apriori算法的改进

针对Apriori算法存在多次扫描数据库及产生大量候选项集的缺陷,提出了一种改进算法.该算法只需扫描数据库一次,并将事务变换成二进制存储到数据库,可节省存储空间、提高速度.实验结果表明,改进算法挖掘关联规则的效率有较大提高.     

基于二维数组的序列模式挖掘方法研究

本文介绍了两种主要的序列模式挖掘方法,在已有二进制算法的基础上提出了一种基于二维数组与二进制形式的频繁序列的计算方法.该方法通过二维数组实现事务数据库的存储,利用 "或"、"与"、"异或"等逻辑运算计算序列的支持度计数和确定频繁序列模式,减少了数据库的扫描次数,降低了算法实现的难度,提高了挖掘效率,具有较好的创新性和理论价值.     

基于聚类矩阵的CM—Apriori算法研究

针对关联规则中Apriori算法的不足,提出了一种基于聚类矩阵的CM-Apriori新算法.该算法只需扫描事务数据库一次,就直接按事务项数生成聚类矩阵,每次只需对部分聚类矩阵进行运算,就可以生成频繁项集.这大大减少了扫描数据库的次数和计算成本,从而有效提高了算法的运算效率,并通过实例说明了它是一种有效的关联规则挖掘方法.     

一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法

现有算法实现了事务内到事务间最大频繁项目集的转换,能够直接发现不同用户之间的关联关系.但在处理较大的事务数据库时,由于是在原数据库基础上进行关联分析,产生了大量的虚假规则.针对上述问题提出一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法,利用聚类分析将初始的复杂的数据集进行约简,去掉冗余数据,缩小数据集,避免了多次扫描数据库和...     

基于二维数组的序列模式挖掘方法研究

本文介绍了两种主要的序列模式挖掘方法,在已有二进制算法的基础上提出了一种基于二维数组与二进制形式的频繁序列的计算方法。该方法通过二维数组实现事务数据库的存储,利用"或"、"与"、"异或"等逻辑运算计算序列的支持度计数和确定频繁序列模式,减少了数据库的扫描次数,降低了算法实现的难度,提高了挖掘效率,具有较好的创新性和理论价值。     

基于有权重超图的离群点检测

基于有权重支持度框架的关联规则挖掘算法和超图分割算法, 给出一种新的基于有权重超图模型的离群点检测算法WHOT(Weighted Hypergraph based Outlier Test). WHOT算法根据有权重支持度的定义, 重新设计了基于有权重支持度框架的关联规则挖掘算法, 并挖掘出数据集中的重要关联规则, 形成超图. 在超图上应用超图分割算法, 得到聚类集合, 再结合项权重和事务权重的定义, 判断一条记录是否为离群数据.     

基于关联规则与相似度的数据挖掘算法研究

针对使用传统关联规则算法挖掘大数据集时,挖掘过程中效率不高,挖掘出大量冗余规则的问题,提出了基于关联规则和相似度的数据挖掘算法(U-APR):首先,一次性读入数据并构建矩阵,并利用关联规则支持度度量的特性来增加判断属性,以加快结束迭代过程,从而改进了Apriori算法频繁扫描数据库问题;然后,使用相似度算法去除冗余的关联规则;最后,结合置信度、支持度和用户目标匹配度对挖掘结果进行排序输出,从而得到用户感兴趣的关联规则. 同时,应用该算法与目前常用的2种关联规则算法对广东某高校学生财务数据进行数据挖掘. 实验结果表明:与2种常用的关联规则算法相比,U-APR算法缩短了运算时间和提高了存储空间利用率,对用户分析挖掘结果有较好的优化效果.