一种交互式可约束的最小关联规则集挖掘算法

给出三类约束，并讨论了约束的反单调性，实现了一种交互式的可约束的最小关联规则集挖掘算法，并分析了算法的优越性。     

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.     

一种基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法

序列模式挖掘是数据挖掘中的研究热点之一。在挖掘过程中需要用户的参与日益显得重要。为了提高挖掘过程中的交互性，本文提出了一个基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法RE_IncUp。该算法首先利用约束对已经挖掘出的频繁序列模式进行预处理，缩小了搜索范围；然后采用模式扩展方法把规则表达式约束和增量挖掘过程融为一体，并且采用先修剪后计算支持度的方法进一步缩小了搜索范围，降低了支持度的计算量。该算法允许用户不断改变约束条件，实现交互式挖掘而且可将挖掘的目标仅仅聚焦到用户感兴趣的模式上。实验表明该算法对序列模式的维护和满足用户的需求都是十分有效的。     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．     

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.     

一种高效的增量更新约束关联规则挖掘算法的研究

约束关联规则挖掘是根据用户提出的各种约束条件从交易数据库中挖掘出用户感兴趣的关联规则。该文针对目前提出的诸多约束关联挖掘算法只适应于静态数据库的情况,且挖掘出的约束关联规则存在效率低等缺点,提出一种基于倒排索引树的增量更新约束关联规则挖掘算法UPC-IITree,该算法将树型结构与倒排索引相结合,以实现无需扫描原始数据库和不产生候选项集的情况下,解决原始DB新增数据集时能高效地维护满足用户给定约束条件的关联规则。通过实验与其他相关算法进行对比,实验结果表明,UPC-IITree算法减少了算法的执行时间,节约了内存空间,提高了挖掘效率。     

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.     

基于已存信息的知识发现更新方法

在挖掘关联规则和序列模式过程中,用户往往需要多次调整最小支持度,才能获得有趣的关联规则和序列模式.现给出基于已存信息的知识发现更新方法———PSI算法和大PSI-seq算法,以提高挖掘知识的效率.     

多维时序模糊关联规则在高炉炉温预报中的应用

根据目前高炉炉温预报推理规则都是由高炉专家根据经验制定的情况,提出了一种新的规则生成方法——数据挖掘获取高炉炉温预报关联规则.针对现有挖掘算法的不足,提出了一种改进的多维时间序列模糊关联规则挖掘算法,该算法基于时间子序列和子序列间隔的双重模糊化,避免了挖掘结果"时间边界锐化"的问题.该算法应用于武钢的1#高炉,挖掘效果良好.     

基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘

 针对现有拓扑关联规则挖掘算法不能够有效地提取长频繁约束拓扑关联规则,提出一种基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘算法,该算法适合挖掘带约束空间布局关系的长频繁拓扑关联规则;该算法用区间映射法的下行搜索策略产生候选频繁拓扑项目集,利用逻辑"与"运算计算拓扑关系事务的支持数.实验证明在挖掘长频繁约束拓扑项目集时,该算法比现有算法更快速更有效.     

带有时态约束的多层次关联规则的挖掘

为了适应现实世界数据中数据具有多层次性和时态性的客观情况，在以往关联规则挖掘算法的基础上，提出上具有时态约束的多层次关联规则的挖掘算法，该算法在核心思想是利用统计分析方法，根据用户给定的最小支持度和最小可信度，确定出用户感兴趣的关联规则，实例分析结果表明，该算法与单层次的无时效性的数据挖掘算法相比更有应用价值。     

一个改进的Separate算法及其应用

关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,在关联规则的挖掘过程中加入约束条件,是实现用户参与挖掘的一种方式,这样得到的规则是用户所真正关心的,而Separate算法便是这类算法的代表.先对Separate算法进行了改进,从而进一步提高其性能,然后用改进后的算法挖掘实际应用中的一个实例,最后对挖掘结果给出相关决策解释.     

基于约束关联规则挖掘方法的研究与应用

关联规则挖掘应用于商业等领域,它能发现大量数据中的关联关系,为制定决策提供重要信息。将关联规则应用于客户关系管理,深化CRM的分析功能。针对企业要求和交叉销售的特点,分析基于约束关联规则挖掘方法,提出基于约束的FP-growth算法。分析表明,在CRM中应用基于约束关联规则挖掘方法,可以为企业制定销售策略提供有效的依据。     

基于二进制粒子群优化的卫星典型件工艺知识挖掘

针对卫星典型件在工艺设计过程中设计任务量大、重复性工作多,且其历史工艺数据未能充分有效利用的问题,进行了工艺知识挖掘的研究,以提高工艺知识的重用性.首先对工艺知识挖掘问题进行了描述,建立了工艺知识的关联规则模型;然后针对海量数据中Apriori算法挖掘效率低的问题引入二进制粒子群优化(BPSO)算法,并构造了基于BPSO的关联规则挖掘算法.最后对卫星结构板这一典型件的历史工艺数据进行挖掘,得到了卫星结构板典型工序序列.基于BPSO的关联规则挖掘算法可以有效提高工艺知识的挖掘效率.     

矢值Banach序列空间ss(E)的单调性

刻画了赋序列范数的矢值Banach序列空间ss(E)的严格单调性、局部一致单调性和一致单调性,给出了它们的充要条件.主要结果为:①ss(E)是严格单调的当且仅当ss和E是严格单调的;②ss(E)局部一致单调的当且仅当ss和E是局部一致单调的;③ss(E)是一致单调的当且仅当ss和E是一致单调的.     

等式约束优化问题的非单调信赖域算法

本文就等式约束优化问题,结合当前比较流行的非单调技术,提出了一种求解等式约束优化的非单调信赖域算法.在没有正则性条件的假设下我们证明了算法是有定义的。     

带约束的负关联规则挖掘算法

针对仅有的挖掘算法不能较好地解决负关联规则的候选集数量爆炸问题,为满足用户的实际需求,提出带约束负关联规则概念,建立带约束负关联规则挖掘算法CNARM.同时,在挖掘过程中,利用最大频繁模式的性质来生成候选集,通过限制负关联规则中的前后件项目个数和利用负关联规则的性质来缩小候选集的规模.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效可行的,具有较好的挖掘效率.     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

无约束最大子序列求和改进算法

给出了无约束最大子序列求和的一种改进算法,在不增加复杂性的前提下,突破了美国Mark A llen W eiss教授在约束条件下对该问题求解的算法,即该算法不能计算所有整数为负数情况下的最大子序列和(否则,结果视为0),从而解决了针对所有整数的无条件约束最大子序列的求和问题.