基于PSO的加权关联规则挖掘算法

简要描述了加权关联规则问题及离散粒子群优化算法,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的加权关联规则挖掘算法(PSO-WMAR).实验证明,本算法运行时间更省,产生的规则数更少且更有效.该算法具有以下特点:1)把关联规则挖掘的两个阶段结合在一起,无须先挖掘出全部频繁项目集然后再提取规则;2)只需要扫描一次数据库;3)把兴趣度引入适合度函数之中,挖掘出的规则数量更少、更有效;4)求加权频繁项目集无须查找所有候选加权频繁项目集,或者求频繁项目集的高序子集或非频繁项目集的低序超集.     

基于Apriori算法的加权关联规则的挖掘

关联规则挖掘主要用来发现数据库中存在的频繁项集.利用权值标识项目的重要程度,提出一种新的关联规则——加权关联规则的挖掘.由于项目权值的引入,Apriori性质不再成立,频繁项集的子集不再一定是频繁的.为此,提出k-最小支持数的概念,对原有Apriori算法进行改进.该算法能够挖掘出现频率小但是带来更大利润的项目,使得挖掘出的关联规则更加满足决策者的需求,也更加符合实际需要.     

基于文本库的完全加权词间关联规则挖掘算法

提出了基于文本数据库的完全加权词间关联规则挖掘算法,给出了与其相关的定理及其证明过程。该算法采用三种剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,提高了挖掘效率。实验结果表明该算法的有效性,和现有算法比较,挖掘效率确实得到改善和提高。     

主从关系数据库中关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是计算机科学研究的重要领域之一.文章从主从关系数据集的角度开展关联规则挖掘研究,首先构建了主从关系数据库模型,在此基础上提出一种基于元组ID逆传输的关联规则挖掘算法(TIDRP),避免了挖掘过程中数据的集成过程,减少了资源的消耗,并使挖掘出的规则更符合实际情况.     

分布数据库关联规则挖掘

先从理论上证明分布数据库局部频繁集与全局候选频繁集之间存在某种关系 ,利用该关系设计分布数据库关联规则挖掘算法 .该算法的局部频繁集挖掘利用FP -树实现 ,不需生成候选频繁集 ,全局频繁集在局部频繁集基础上直接生成 ,不需重新扫描各局部数据库 ,不会造成过度的网络通信开销 ,具有很好的挖掘效率     

改进的加权关联规则挖掘

文章给出了改进的加权关联规则的定义,包括加权关联规则的支持度、信任度、有意义度及支持界等.设计了一套挖掘加权关联规则的行之有效的算法,并通过例子说明了算法的有效性.     

一种新的加权关联规则增量更新算法

考虑事务数据库D长度不变、项目集I发生变化并且带有权重时的关联规则挖掘问题,提出了一种针对项目集增加的加权关联规则更新算法,解决了增加项目集的加权关联规则更新问题,与对新数据库重新运行算法相比,其运行效率有显著提高.     

FP-Growth的并行加权关联规则挖掘算法

基于FP-Growth算法,提出一种并行加权的关联规则挖掘(PWARM)算法,证明其满足加权向下封闭性.使用MapReduce计算模型,在分布式集群中并行挖掘出关联规则.实验结果表明:该算法可以满足数据权重不同的需求,且在处理大数据集时能有效地提高挖掘的效率.     

一个新的挖掘广义关联规则算法

在分析广义关联规则基本模型和求解在规则的基本性质基础上，提出一个新的基于关系操作的挖掘广义关联规则算法，该算法既使用了成熟的关系操作又充分利用先验，在多概念层上交互挖掘关联规则，有很好的实用性。     

关联规则挖掘算法初探

本文根据Apriori算法的不足,提出了一种针对关系数据库关联规则挖掘的Apriori改进算法,用以提高数据挖掘的效率。     

关联规则挖掘在保险公司客户信息管理中的应用

介绍数据挖掘中关联规则技术及一种关联规则算法并将其应用到保险公司的客户信息管理中,找出其内在的关联规则,得到保险公司的验证.     

关联规则挖掘的新模型

对关联规则的不足进行分析,提出了一新关联规则模型,此模型有助于挖掘关联规则的正相关与负相关.并对经典模型进行一定改进.     

一种多维时态关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带有时态特性,所以往往需要在时态约束的前提下挖掘多维关联规则．本文从一个实际问题出发,在单维Apriori算法和已有的工作基础上,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,并与类似算法进行了比较．     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

挖掘关联规则的数组方法

讨论了在大数据库上挖掘关联规则的数组方法.给出了一个数组方法,它效率更高,扫描整个数据库最多两遍.     

应用立方体工具计算频繁维谓词集的方法

关联规则是数据挖掘中重要的挖掘模式,数据立方体很适合挖掘多维关联规则,多维关联规则挖掘中最重要的工作是频繁维谓词集的获得.具体应用OLAPServices工具有效获得频繁维谓词集的具体方法现有书籍介绍较少.通过一个高校学生信息系统的实际例子,对经由数据立方和MDX语言对有效计算频繁维谓词集的方法进行了有意的探索.     

基于关联规则挖掘的数据质量提高方法研究

为了提高数据质量,提出了在数据录入、校对系统中引入关联规则挖掘,并给出了具体设计思路、体系结构和实现要点.实验结果表明,该方法实现了数据录入、校对准确和高效的预期目标.此方法对平均分布的数据具有一定的通用性.