基于数据挖掘的IDS日志算法的改进

提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的数据挖掘算法.基于Apriori 的算法,在综合了传统哈希剪枝技术的同时,利用最小完美哈希函数的优点,保证了静态数据库关联规则挖掘,可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整.该算法提高了挖掘效率,通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性.     

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.     

关联规则的哈希修剪算法研究

关联规则是数据挖掘的一个基本方法,本文首先介绍传统的Apriori算法的过程,分析它在处理大数据集时存在的问题.提出关联规则的一种改进算法,称为哈希修剪算法.然后比较改进的算法与传统的Apriori算法在算法时间复杂度、性能上的差异.通过实验得出,哈希修剪算法在数据挖掘中能够更加有效的处理数据.     

一种挖掘负关联规则的有效方法

负关联规则表示2个项集之间的互斥或否定关系,往往隐藏在数量庞大的非频繁项集中,有很强的相关性且包含了重要的信息.提出了一种基于相关系数和最小兴趣度的挖掘负关联规则的方法,并给出了相应的算法,实验表明该算法能有效提高挖掘效率.     

一种基于关联挖掘的缺省规则更新算法

为了解决缺省关联规则的增量挖掘问题,在算法DRMBAR的基础上,结合粗糙集理论及频繁模式树结构,提出了一种基于关联规则的缺省规则更新算法IADRBAR,该算法主要考虑最小支持度发生变化时缺省规则的更新问题,即在新的最小支持度下,如何高效地生成新的关联规则. IADRBAR在最坏的情况下仅须扫描决策表一遍,并利用上一次已经挖掘出的频繁项目集及关联规则,有效地提高缺省规则的更新效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进.在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法.该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则.理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的.     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

一种基于串与运算的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点。Apriori算法是一种经典的最有影响的挖掘关联规则的算法，该算法虽然能有效地挖掘出关联规则，但是产生的冗余规则多，效率低下。针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题，提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法，并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

基于Hash结构的关联规则交互挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的主要技术之一,现有的关联规则挖掘算法均基于支持度-置信度框架,当用户调整阈值时存在多次遍历数据库和重复计算问题。该文针对支持度阈值变化时的关联规则维护问题,提出了关联规则交互挖掘算法HIUA,该算法改进了原始IUA算法的剪枝过程,并通过Hash结构提高算法运行效率。在UCI数据集及企业实际财务数据集中的实验结果表明:在支持度阈值发生变化的过程中HIUA算法进一步利用已有挖掘结果,有效提高了关联规则挖掘的效率。     

基于混沌映射的单向Hash函数构造

为提高 Hash函数性能 ,尝试新的 Hash函数构造方法 ,提出一种基于混沌映射的 Hash函数构造思想 ,给出利用两个不同的混沌模型构造的单向 Hash函数 ,并初步分析了其作为单向 Hash函数的不可逆性 ,防伪造性 ,初值敏感性和混沌映射应用于单向 Hash函数构造的优点与潜力。实现了任意长原始文本单向 hash为 1 2 8bit Hash值的算法。实验结果表明 ,这种构造方法实现简单 ,对初值有高度敏感性 ,具有很好的单向 Hash性能。同时 ,该方法也易于改造为并行实现 ,并且迭代的步数与原始文本成正比 ,有成为一种快速实用的单向 Hash算法的潜力。     

An efficient algorithm for mining closed itemsets

This paper presents a new efficient algorithm for mining frequent closed itemsets. It enumerates the closed set of frequent itemsets by using a novel compound frequent itemset tree that facilitates fast growth and efficient pruning of search space. It also employs a hybrid approach that adapts search strategies, representations of projected transaction subsets, and projecting methods to the characteristics of the dataset. Efficient local pruning, global subsumption checking, and fast hashing methods are detailed in this paper. The principle that balances the overheads of search space growth and pruning is also discussed. Extensive experimental evaluations on real world and artificial datasets showed that our algorithm outperforms CHARM by a factor of five and is one to three orders of magnitude more efficient than CLOSET and MAFIA.     

轻量化神经网络和哈希跟踪算法在嵌入式人脸抓拍系统中的应用

针对嵌入式设备上难以兼顾人脸抓拍的速度和准确率的问题, 基于轻量化神经网络和哈希 (Hash) 跟踪算法设计了一种快速精准的嵌入式人脸抓拍系统. 首先, 对轻量化网络 MobileNet 固态硬盘 (solid state disk, SSD) 剪枝和优化网络结构构建人脸检测网络; 其次, 人脸对齐后基于均值哈希 (average Hash, aHash) 与感知哈希 (perceptual Hash, pHash) 设计融合哈希 (fusion Hash, fHash) 算法跟踪人脸, 使用关键点欧氏距离、人脸尺寸和四方向 Sobel 算子三标准提取最佳的人脸图像; 最后, 使用 MobileFaceNet 对最佳人脸进行识别. 实验结果表明: 与 MobileNet SSD 相比, 该人脸检测算法速度提升了 22.6%; 与均值哈希和感知哈希算法相比, 该融合哈希算法匹配准确率提高了 21.7% 和 10.1%; 实际场景中系统人脸抓拍准确率超过 95%, 抓拍速度达到 28 帧/s.     

基于标准编码的有向标记频繁子图挖掘算法

针对大部分频繁子图挖掘算法,基于无向图而不适用于更具有实际意义的有向图的挖掘的现状,通过对无向图挖掘算法gSpan中编码结构的扩展,采用改进的规范形式,使编码适用于有向图领域。并使用针对有向图的DADI++存储结构来存储图集,简化了数据访问操作的代价。另外在挖掘中使用Hash表存储同构图的Hash地址和支持度,避免对图集的重复扫描和直接的同构测试。在实际数据集上运行的实验结果表明提出的Dspan算法是正确的,并比FFSM算法效率更高。     

基于多维Hash链的无线Ad-hoc安全路由数字签名方案

为了解决目前无线Ad-hoc网络安全路由协议中的签名算法运算效率较低,从而导致可实现性较差的问题,借鉴多维Hash链的思想,提出一种数字签名算法,并基于这种数字签名算法,给出一套无线Ad-hoc安全路由协议的实例。该数字签名算法通过RSA(Rivest,Shamir,Adleman)体制中的模幂运算构造多维Hash链,形成公私钥对,对消息进行签名。通过减小模幂运算中指数的大小,达到降低运算量目的。实验结果表明:当密钥长度取1024bit时,该签名算法与RSA签名体制相比,运算量减小约20%,而其安全性依赖于RSA体制的安全性以及使用的Hash函数的安全性。该算法及协议使得无线Ad-hoc网络中路由安全的部署的可实现性得到一定的提高。     

基于均值约束满足度剪枝策略的高效序列模式挖掘算法

为了减少无用候选序列的生成,并使挖掘得到的序列模式符合用户要求,约束条件下的频繁序列模式挖掘已成为数据挖掘领域的一个新的重要研究方向.作为强约束形式的一种,均值约束目前仍然是基于约束的频繁序列模式挖掘的一个困难问题,其主要原因在于很难利用均值约束来进行序列模式挖掘中的剪枝.为此,提出了一种基于均值约束满足度剪枝策略,并且以前缀增长方法为基础设计了一个有效的频繁序列模式挖掘算法.通过分析并实验验证了该算法的时间效率和剪枝性能,结果表明,该方法是有效的.     

一种Hash高速分词算法

对于基于词的搜索引擎等中文处理系统,分词速度要求较高。设计了一种高效的中文电子词表的数据结构,它支持首字和词的Hash查找。提出了一种Hash高速分词算法,理论分析表明,其平均匹配次数低于1．08,优于目前的同类算法。     

基于多维Hash链的无线ad-hoc安全路由数字签名方案

为了解决目前无线ad-hoc网络安全路由协议中的签名算法运算效率较低,从而导致可实现性较差的问题,借鉴多维Hash链的思想,提出一种数字签名算法,并基于这种数字签名算法,给出一套无线ad-hoc安全路由协议的实例。该数字签名算法通过RSA(Rivest,Shamir,Adleman)体制中的模幂运算构造多维Hash链,形成公私钥对,对消息进行签名。通过减小模幂运算中指数的大小,达到降低运算量目的。实验结果表明:当密钥长度取1024bit时,该签名算法与RSA签名体制相比,运算量减小约20%,而其安全性依赖于RSA体制的安全性以及使用的Hash函数的安全性。该算法及协议使得无线ad-hoc网络中路由安全的部署的可实现性得到一定的提高。     

决策树挖掘技术在手术诊断上的应用研究

在解决分类问题的各种方法中,决策树是比较常用的一种方法。基于决策树理论,在 ID3算法基础上提出基于悲观错误剪枝的后剪枝算法,并将其运用于医疗系统手术诊断的数据挖掘分析过程中,所得实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果。