改进的关联规则算法及其应用

根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法——A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.     

基于矩阵算法的关联规则挖掘

分析了关联规则挖掘的各种算法,详尽分析和探讨了一种用于挖掘关联规则的矩阵算法并给出了矩阵算法实现过程.矩阵算法扫描数据库一次,然后生成事务矩阵,在矩阵上进行相关的数据挖掘操作.当数据库规模较大时,矩阵算法能够显著提高关联规则挖掘的效率.     

模糊关联规则格的规则提取

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.     

多层次关联规则的增量式更新算法

目前已经提出的许多关联规则发现算法,大多数用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而对关联规则维护问题的研究工作却很少.文章提出一种增量式更新算法--IUPA(Incremental Updating Algorithm),用来解决多层次关联规则高效更新问题.     

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.     

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.     

关联规则挖掘Apriori算法的改进及其应用研究

在分析经典关联规则挖掘算法的基础上.提出了一种改进的Aprioff关联规则算法.并进行该算法的UCI机嚣学习数据库性能分析和设计电子病历关联规则挖掘应用系统.结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的.     

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.     

一种新的基于幂集的数据挖掘算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,主要缺点是可能产生大量的候选集和需要多次扫描数据库.从幂集运算的角度提出了一种新的关联规则挖掘算法P_DM算法,实现了只需要扫描一次数据库就产生所有频繁集.实验证明这种算法在中小规模数据挖掘上效率优于Apriori算法.     

目标关联规则挖掘算法的研究与应用

提出了一种基于数字化的目标关联规则挖掘算法,适合于从大型数据仓库中挖掘出与特定目标相关的隐含规则.其基本原理是用二进制的形式将数据库事务转换成数字事务,并在以数字事务为记录的数据库中,运用二进制的逻辑"与"运算计算出目标的效用度、包含目标的数字事务支持度和置信度,形成数字化的目标关联规则,接着根据数据库中的属性值信息解释关联规则.此算法的原理简单,扫描数据库仅需一次,算法执行效率比基于Apriori和Disjunctive-free的算法有明显提高.     

一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

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。     

一种无冗余的关联规则发现算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统算法生成的关联规则之间存在着大量的冗余规则。本文提出了一种通用的由量大频繁项目集生成无冗余关联规则的GNRR算法,利用规则之间的冗余关系,按一定顺序挖掘不同的规则,消除了规则之间的冗余性,使发现的规则数目呈指数倍减少。     

一种带权重又带约束的关联规则提取算法

本文在关联规则提取算法深入研究的基础上，进一步提出了一种带权重又带约束的关联规则提取算法，解决了在项目集中各项目存在权重和项目间存在约束的情况下关联规则的提取问题．实验证明了该算法的有效性和实用性．     

基于兴趣度的高职课程关联规则挖掘

研究关联规则数据挖掘,讨论兴趣度的概念,设计基于此概念的算法.以高职成绩数据库为处理对象,分析课程间的关联规则,并以兴趣度为约束条件,剔除具有欺骗性的无效关联,挖掘一些合理可靠的课程间有趣的关联规则,从而为高职课程设置和教学大纲的修订提供参考,同时也验证了算法的有效性.     

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.     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。     

Alarm Correlation Rules Generation Algorithm Based on Confidence Covered Value

In communication alarm correlation analysis,traditional association rules generation(ARG) algorithm usually has low efficiency and high error rate.This paper proposes an alarm correlation rules generation algorithm based on the confidence covered value.Confidence covered value method can judge whether a rule is redundant or not scientific After the rules that based on weighted frequent patterns(WFPs) generated,the association rules were deleted by the confidence covered value,in order to delete the redundant rules and keep the rules with more information.Experiments show that the alarm correlation rules generation algorithm based on the confidence covered value has higher efficiency than the traditional method,and can effectively remove redundant rules.Thus it is very suitable for telecommunication alarm association rules processing.     

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.     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.