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数据挖掘技术己经引起了信息产业界的广泛关注。关联规则是其中一个主要的研究方向,有着广泛的应用价值。对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究和探讨,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的理论基础、数据挖掘的主要问题和数据挖掘的分类等。Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。在分析分析总结了关联规则中经典的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并通过一个实际例子对改进算法和原算法做了分析和比较,以及对关联规则进行了展望。 相似文献
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多层次关联规则的快速挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏”的一种有效方法。关联规则是数据挖掘的重要研究方向。本文提出了多层次关联规则的一种快速挖掘算法,利用抽样从概念层次树的中间开始挖掘,以提高挖掘的速度。 相似文献
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洪少春 《辽宁师专学报(自然科学版)》2005,7(4):31-33,83
关联规则挖掘是目前数据挖掘的研究难点之一,介绍了关联规则的划分情况,对频集算法进行了改进,提出了处理数值型字段的基本方法,展望了关联规则挖掘的未来研究方向. 相似文献
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基于记录对比的关联规则挖掘算法设计 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了数据挖掘及关联规则的基本概念、数据挖掘算法设计的基本方法、现在流行的基于“支持-可信度”的经典关联规则挖掘算法,有针对性地指出了基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法的诸多不足之处,在此基础上提出了基于记录对比的关联规则算法设计思想。该算法不再认为数据源中的备条记录是独立的,而认为可以通过记录对比,从记录与记录的差异中,找出某种潜在的关系。最后对基于记录对比的关联规则挖掘算法和基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法进行了对比分析。 相似文献
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关联规则技术在数据挖掘中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等. 相似文献
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数据挖掘中IUA算法存在遗漏频繁项目集致使有的关联规则挖掘不出来的问题,本文对其产生的原因进行了分析和讨论,提出了改进的方法,同时给出一种更为高效的关联规则更新算法HIUA。 相似文献
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陶维成 《芜湖职业技术学院学报》2011,13(3):24-27
关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为广泛。在生产性企业的营销决策支持系统中应用关联规则挖掘数据,通过优化原有的算法可以提高算法效率,有效地得出有价值的规则,从而有力地支持了营销管理者的决策。 相似文献
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陈自力 《甘肃联合大学学报(自然科学版)》2011,25(6):65-68
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. 相似文献
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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。 相似文献
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介绍了关联规则挖掘的情况,并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上,提出一个改进的Apriori算法.新算法仅对数据库扫描一次,就能找出所有的频繁项集,从而提高了挖掘的效率,具有一定的实用性 相似文献
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基于web数据挖掘的Apriori算法及其优化算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从数据挖掘中的关联规则概念入手,介绍了关联规则挖掘中的核心算法Apriori实现过程,针对出现的瓶颈又介绍了几种Apriori算法的优化方法,最后指出了末来关联规则挖掘算法的研究方向. 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。本文对压缩数据的关联规则挖掘进行研究,提出了挖掘算法,与传统的关联规则挖掘算法相比,本算法不但效率高,而且具有较好的伸缩性。 相似文献
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朱龙 《华侨大学学报(自然科学版)》2015,(5):522-526
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. 相似文献
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审计日志的关联规则挖掘 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了在入侵检测系统中利用数据挖掘技术从审计日志中挖掘关联规则的方法,针对现有关联规则算法应用于入侵检测系统引起的问题,提出了利用本质属性限制无趣规则的产生、利用行向量的位运算提高Apriori算法时间性能的一种高效改进算法。该算法不需生成候选频繁集和剪枝操作,避免了因无趣规则引起的大量运算。因而能提高入侵检测系统的效率。 相似文献
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一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法 总被引:2,自引:1,他引:2
传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,挖掘效率低.为此,本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念,提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR,该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则,并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率,且克服了传统算法依赖于主存的限制,为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。 相似文献
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刘耀南 《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》2012,30(3):70-74
关联规则是数据挖掘领域中最重要的研究内容,能够在数据库中发现频繁模式和关联知识。对关联规则及其相关挖掘算法Apriori进行了分析,指出了Apriori算法存在的缺点。通过基于预处理的改进Apriori算法在高校教学评价中的应用,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果,最后指出了未来的研究方向。 相似文献