基于概率统计的正负关联规则挖掘算法

正关联规则与负关联规则有着同样重要的作用,而传统的关联规则算法只能挖掘正关联规则.本文对关联规则的相关度进行判断,并在此基础上提出了一个能同时挖掘正负关联规则的算法,实验证明改进算法是有效的.     

基于序列模式的正负关联规则研究

序列模式可预测企业的发展方向，负关联规则可展现不良因素的根源，序列模式的正负关联规则为企业决策提供更全面的信息. 将序列模式和负关联规则的挖掘算法相结合，利用项集间的相关性，挖掘出序列模式的正负关联规则.     

一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法

典型的关联规则仅考虑事务中所列举的项目,这样的规则主要是正关联规则.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目集,还要考虑事务中所不包含的项目,它有利于进行购物篮分析以发现那些相关的商品或互斥的商品.而已有的负关联规则挖掘的算法具有很大的局限性.为此,文中提出了一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法.通过算例表明,该算法是有效可行的.     

基于贝叶斯网络的个性化关联推荐模型研究

针对关联规则挖掘不能有效进行个性化推荐问题,研究了关联规则挖掘与贝叶斯网络相融合的个性化关联推荐模型,采用历史记录剪枝与贝叶斯网络校验相结合的办法,对关联规则挖掘算法进行改进。在关联规则挖掘过程中,结合用户历史记录,对关联规则中的频繁项集进行筛选,低于给定阈值项集被剪枝,并把剪枝后的项集输入贝叶斯校验网络进行个性化校验,对校验结果排序后按排名先后进行推荐,实现把读者真正喜欢的图书优先推荐给读者,该推荐模型在一定程度上解决了现有推荐系统中个性化较弱的问题。实验表明,贝叶斯网络可以提高关联推荐的个性化程度。     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

基于贝叶斯网络的个性化关联推荐模型研究

针对关联规则挖掘不能有效进行个性化推荐问题,研究了关联规则挖掘与贝叶斯网络相融合的个性化关联推荐模型,采用历史记录剪枝与贝叶斯网络校验相结合的办法,对关联规则挖掘算法进行改进。在关联规则挖掘过程中,结合用户历史记录,对关联规则中的频繁项集进行筛选,低于给定阈值项集被剪枝,并把剪枝后的项集输入贝叶斯校验网络进行个性化校验,对校验结果排序后按排名先后进行推荐,实现把读者真正喜欢的图书优先推荐给读者,该推荐模型在一定程度上解决了现有推荐系统中个性化较弱的问题。实验表明,贝叶斯网络可以提高关联推荐的个性化程度。
     

个性化旅游景点推荐中考虑约束的关联规则挖掘算法

在约束子集定义的基础上,提出面向旅游景点推荐的约束关联规则挖掘算法,将最为耗时的目标项集搜索限定在约束子集中,降低了数据集搜索的规模. 同时通过约束条件提升了最终规则生成的针对性,避免大量无趣规则的生成,使得挖掘算法效率更高、挖掘结果更符合用户需求. 最后在望路者文化旅游服务数据集中开展了示范应用研究,验证了所提出的算法可为旅游景点推荐提供更为合理的信息.     

基于频繁模式树的正负项目集挖掘

传统的基于支持度—置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。在充分考虑用户感兴趣模式的基础上,采用一阶谓词逻辑作为用户感兴趣的背景知识表示技术,提出了一种基于背景知识的包含正负项目集的频繁模式树,给出了针对正负项目集的约束频繁模式树的构造算法NCFP-Construct,从而提高了关联规则挖掘的效率和针对性,实验结果显示该方法是有效的。     

一种改进的基于商品分类信息的多层关联规则挖掘算法

对基于商品分类信息的多层关联规则挖掘进行了深入研究,提出了一种改进的基于商品分类信息的多层关联规则挖掘算法,该算法可以有效提高其挖掘性能。     

利润约束的关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘技术的劣势,提出一种以利润为基础的约束关联规则挖掘算法.在使用关联规则进行数据挖掘之前,算法按照商品利润的权重信息对购物篮中的原始商品交易信息实施预处理,可以使后续的数据关联规则挖掘更加的精确可靠,提升数据挖掘的效果.结果表明:基于利润的约束关联规则挖掘算法对数据库的原始数据实施了利润约束修正,增加了利润加权阈值,可有效提升数据挖掘算法的知识挖掘性能.     

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.     

关联规则挖掘的Apriori算法综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。     

基于大数据的人工智能跨境电商导购平台信息个性化推荐算法

传统算法计算与存储开销大,影响推荐结果准确性,不适于含大规模数据的人工智能跨境电商导购平台信息的个性化推荐的。为此,通过大数据技术研究人工智能跨境电商导购平台信息个性化算法,使得大数据技术在Hadoop平台实现,通过Map将任务分解成多个任务,采用Reduce将分解后多任务处理结果集合在一起,获取最终处理结果。通过两个MapReduce与一个map对平台中用户偏好获取算法进行并行化处理。针对用户偏好,通过关联规则挖掘获取和用户偏好相符的商品,推荐给用户。结果表明:所提算法推荐准确率、召回率和平均精度均高于其他算法;所提算法推荐商品符合用户偏好;所提算法推荐商品信息点击率与转换率最优。可见所提算法推荐精度高,推荐商品信息可满足用户偏好,应用性强。     

基于模式矩阵的FP-growth改进算法

数据挖掘中关联挖掘算法比较典型的有Apriori和FP—growth算法．实验和研究证明FP—growth算法优于Apriori算法．但是针对大型数据库这两种算法都存在着较大缺陷，不仅要两次或多次扫描数据库，而且很难处理支持度和数据变化等关联规则更新问题．作者提出了基于模式矩阵的FP—growth改进算法，它至多扫描数据库一次，特别在更新问题上不用重新扫描数据库．通过实验结果分析，验证了这种改进算法相对于原有FP—growth算法的优势，特别在大数据集下，大大降低了挖掘的时间复杂度．     

数据挖掘中关联规则的算法及应用

从数据挖掘关联规则的性质出发,使用一种简单、实用的基于布尔矩阵的有效挖掘算法,来提高频繁项集的产生效率。阐述了该算法的思想,并将产生关联规则的方法应用于产品销售,快速获取隐含在销售数据库中的有用信息。     

中间存储的联机分析关联规则挖掘方法

针对“挖掘不同支持度下的关联规则需要反复扫描多维数据库所带来大量的系统I／O开销”这一缺限,提出一种基于中间存储的联机分析关联规则挖掘OLAM方法．在自行开发的联机分析处理OLAP的基础上,对待分析的多维数据集利用BCTree存储谓词集频度索引数,利用改进的Apriori关联规则挖掘算法分析用户感兴趣的维度,减少挖掘维度的个数,提高了反复挖掘的系统效率和系统针对性．生产数据证明了该方案的正确性和有效性．     

基于时间段的时序规则发现

时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高.     

基于部分支持度树的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法,有着广泛的应用。该文利用部分支持度树的结构提出了对关联规则的增量式更新算法,用于解决向数据库中添加新的数据而最小支持度不发生变化时的关联规则更新问题。该算法有效地利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树来改善性能,并且只需对新增数据库部分进行一遍扫描,从而进一步提高算法的效率。实验结果表明,该算法能有效地解决关联规则的更新问题,提升挖掘效率。     

含负项的关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.