关联规则最大频繁项目集的快速发现算法

提出一种快速发现最大频繁项目集的算法, 该算法对集 合枚举树进行改进, 结合自底向上与自顶向下的搜索策略, 利用非频繁项目集对候选最大频 繁项目集进行剪枝和降维, 减少了不必要候选最大频繁项目集的数量, 显著提高了发现的效 率.     

一种关联规则挖掘技术的矩阵交集算法

针对关联规则在公安系统应用中存在的缺陷,提出了改进其效率的优化算法--矩阵交集方法和加权的思想.该算法通过构造有效的数据矩阵并且通过对数据矩阵的有效裁剪,达到查找频繁项集的目的,打破了Apriori算法由低到高逐层查找频繁项集的局限,极大地提高了产生最大频繁项集的效率,解决了重大刑事案件中的犯罪嫌疑人的筛选问题.     

关系矩阵的周期性算法分析

提出了求关系矩阵周期的直接算法和改进算法,直接算法是根椐关系矩阵周期的定义得出的,改进算法首先根椐关系矩阵的幂与一般矩阵的幂相比较进行曲初步改进,其次在进一步分析逻辑加规则含义的基础上又再次进行了改进.最后本文给出了在不同算法下求不同维数的关系矩阵周期所需的时间,同时在MATLLAB,中对上述数据进行了数据仿真,结果说明当矩阵维数较大时改进算法比直接算法明显缩短了时间,提高了计算效率.     

基于云计算的最大频繁项集挖掘算法

针对目前海量数据挖掘过程中存在着频繁项集挖掘效率低、冗余项集繁多的问题,提出了改进的频繁模式树和遗传算法(FPGA),该算法鉴于异构数据的差异性特征,采用改进的频繁模式树和基于MapReduce的并行遗传算法搜索最大频繁项集,缩小了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该算法在时间复杂度方面有了很大提高,与传统的FP_Growth算法相比,具有更好的加速比以及更高的执行效率.     

改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线上的应用

PrefixSpan算法是目前比较经典且较为高效的挖掘频繁序列模式的算法,而应用在旅游热门路线的搜索上,仍存在着连续性不足的问题.为了改善该算法的连续性,从改变频繁序列模式的生成过程方面对算法进行了改进优化.实验结果表明,改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线的搜索上具有更好的连续性,且比原算法效率更高,更适用于...     

基于粗糙集理论和布尔矩阵的改进Apriori算法

提出一种基于粗糙集理论和布尔矩阵的关联规则挖掘算法,作为对Apriori算法的改进,通过构造布尔矩阵,利用粗糙集划分等价类的方法对事务数据库的记录进行分类,然后通过等价类的取交或取并运算产生更高阶的频繁项目集,算法能有效减少数据库的扫描次数,实验表明算法在对事务数据库进行挖掘时显示出良好的性能.     

基于关联规则的频繁路径挖掘算法

传统的关联规则Apriori算法中,只要两个k-1维的频繁项集有k-2个元素相同就可以生成维数为k的候选集,但在利用Web访问信息挖掘用户浏览模式发现频繁路径时,效率比较低下,本文利用Apriori算法的思想,对其进行了改进,进行频繁路径挖掘。     

概率频繁模式挖掘之U-apriori算法研究

不确定性数据的频繁项集挖掘的算法—U-apriori算法采用逐层迭代搜索方法,使用候选项集来找频繁项集.分析了U-apriori算法的流程和实现过程,并通过实验对比得出U-apriori算法花费较少时间和空间的优点,最后针对该算法的缺点提出了改进思路.结果表明:U-apriori算法是最佳概率频繁模式挖掘方法之一.     

一种基于压缩矩阵的Apriori改进算法

介绍基于压缩矩阵的Apriori改进算法的基本概念和原理。该算法可以避免多次扫描数据库且无需产生候选项集,提高了算法的效率。实验结果证明其可行性和高效性。     

一种求极大频繁项集的挖掘方法

提出一种改进的Apriori算法.该算法首先对原始数据进行项编码,其次通过"或"运算来确定候选频繁项集,然后再对候选项集作"与"运算来确定频繁项集,最终得到满足最小支持度的极大频繁项集,其中项的长度是由该算法自动搜索得到的.     

基于FP-Tree的最大频繁项目集更新挖掘算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题．在应用中用户需要调整最小支持度，以发现更有用的最大频繁项目集．为此提出了一种最大频繁项目集更新算法(UMFPA)，该算法通过对频繁模式树(FP-Tree)中的频繁项目头表(H Table)增加两个域，从而将减少在数据库不变而最小支持度变化的情况下的更新挖掘最大频繁项目集的费用．实验结果表明，算法在进行最大频繁项目集更新挖掘时具有很好的性能．     

基于FP-Tree的遍历算法

提出一种改良的数据挖掘算法，以FP—Tree为保存压缩事务数据库的数据结构，采用深度优先遍历策略，利用最大频繁模式的性质，加速频繁模式的产生．实验证明，改进后的算法优于FP—Growth算法．     

半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘

为了提高半结构化文档数据流的挖掘效率,对原有挖掘算法StreamT进行了改进,提出了一种半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘算法--FStreamT.该算法针对利用集合存储候选频繁模式效率较低的缺点,采用枚举树存储候选频繁模式,可以有效地提高对候选频繁模式集合进行查找和更新的效率,同时利用频繁模式的单调性和枚举树的特点减小了维护负边界的搜索空间,从而提高了整个算法的效率.理论分析和实验结果表明,算法FStreamT与算法StreamT相比具有较高的效率,是有效可行的.     

基于双向十字链表的频繁项集挖掘

有效地进行频繁项挖掘一直以来都是数据挖掘任务中最为重要的组成部分。已有的大部分频繁项挖掘算法在数据项多及支持度低的情况下,算法的效率急剧下降。为了有效地解决此类问题,提出了一种采用双向十字链表结构的频繁项挖掘算法(two-way crossed list for frequent itemsets mining,TCLFI)。极大地降低了搜索空间,加快了频繁项的筛选过程,减少了所需保存的数据项个数,从而降低了时间复杂度,提高了频繁项的挖掘效率。实验通过真实数据集和合成数据集验证了算法的有效性和扩展性。     

基于哈希和合并技术的FP-Growth新算法

对频繁模式增长(FP-Growth)算法进行了改进,用哈希头表代替头表.通过合并频繁模式树(FP-Tree)中支持数相同的结点,压缩了树的规模,有效地节省了空间.实验结果表明,改进后的算法在查找效率上有了大幅度的提高,可以更好地适用于大规模数据集的关联规则挖掘.     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

一种挖掘不确定性数据频繁项集的方法

该文探讨挖掘不确定性数据频繁项集,在Carson Kai-Sang Leung等人提出的一种基于树的UFPgrowth算法的基础上进行改进,提出新算法-UFP-growthT.实验表明,该算法可以有效地挖掘不确定性数据的频繁项集,且拥有高效性和伸缩性.改进后的算法在一定程度上减小了UFP-tree的大小,加快了挖掘过程...     

最小频繁相关模式的挖掘

频繁模式不能反映模式内部各项目之间的关联和相关关系，频繁关联模式挖掘与孥繁相关苎式兰苎已越来越受到人们的重视．按照相关模式定义，如果一个模式是相关模式，其超模式一定是相关模式,最小频繁相关模式挖掘将大大减少挖掘出来的数量，有利于用户分析．给出最小频繁相关模式挖掘算法，并在标准数据挖掘数据集蘑菇数据上测试，实验证明算法是正确有效的．     

基于FP_tree的最大频繁模式挖掘算法的改进

基于条件模式树的最大频繁模式挖掘算法在挖掘过程中将扫描事务数据库两次,且产生了大量的候选项目集,产生最大频繁模式过程中比较次数较多,总体效率较低.提出改进后的最大频繁模式挖掘策略,利用二维表保存事务出现项目的情况,通过最大频繁模式的相关性质减少了挖掘的项数及产生的频繁模式集,减少比较的次数.     

基于SAT和BDD的频繁序列挖掘技术

【目的】研究模式挖掘领域中的频繁序列挖掘技术,由于序列模式挖掘存在指数级的搜索空间,且传统的SAT求解算法无法高效求解大规模数据集的缺点,因此研究符号表示和操作技术,用来避免冗余计算。【方法】提出基于SAT的频繁序列挖掘的符号OBDD算法,基于深度优先算法的思想,首先将频繁序列挖掘问题构建为SAT模型,其次对变量进行排序并将约束子句分类后分别描述为OBDD,利用OBDD的"与"操作得到满足SAT的所有频繁序列模式。【结果】实例结果表明,该方法准确可行。【结论】该方法能有效缩减搜索空间,提高求解效率。