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.     

Web日志挖掘及AprioriAll算法的改进

阐述了利用数据挖掘技术对Web日志进行挖掘的可能性及其重要作用.通过用户维的引入,对已有的Apri-oriAll算法进行了改进,改进后的算法降低了原算法的时空复杂度,特别是在新算法中可以对Web日志数据按用户维进行切片,消除了原算法中的I/O相关性.这不仅使对Web日志数据进行的挖掘活动可以分散地进行,而且使多机连网分布式挖掘成为可能,同时还可以实现对Web日志的增量挖掘和动态挖掘.此外,该改进算法的特殊意义还在于它不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还可以对不同的用户个体的行为进行独立地挖掘,使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求.     

Apriori算法与FP-tree算法的探讨

在关联规则挖掘中,Apriori和FP-tree是两种最基本的算法.文章讨论这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤、优缺点并以具体的实例描述两种算法的实现过程.深入分析这两种算法为关联规则挖掘算法的扩展和改进奠定了基础.     

Apriori算法的分析与改进

随着网上信息的不断增加,越来越多的用户迷失在信息的海洋中,如何利用有效的方法和手段从大量的信息中找出有价值、能为用户所用的知识,是数据挖掘的主要任务.由于Apriorl算法在频繁模式挖掘过程中需要多次扫描数据库、算法运行时间较长,因此笔者提出一种改进的Apriori算法——FPMUDF（频繁模式挖掘利用动态函数）算法,这种算法利用事务ID进行配对,从而产生频繁项目集,减少了算法运行的时间,较好的提高了算法的性能.     

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.     

CRM系统挖掘算法效率的改进

目前金融业客户关系管理(CRM)数据挖掘系统所采用的算法在划分项集数据区段、细节数据挖掘、运算时间效率等方面性能较差。该文分析了CRM系统特性、实施模型、模型挖掘以及CRM数据挖掘系统体系结构;结合时态关联规则挖掘的特点,采取FCQ算法数据转换策略,引入领域知识的泛化层次表;在算法的第二次迭代使用Hash技术连接和剪枝并采用运用候选项集的性质实现压缩数据库规模的技术。该文方法很好地提高了挖掘算法的效率,提高了系统运行的速度与效率,为管理者提供新型商业智能客户关系管理系统。     

基于Multi-Agent技术的个性化数据挖掘系统

设计基于Multi Agent技术的个性化数据挖掘系统,介绍了该系统构造的基本思想和Agent的状态转变关系及其它们之间的通信协议;利用用户Agent和挖掘Agent得到个性化数据挖掘系统MAS,并给出了系统的算法.该类系统的特点是:用Agent模拟人,实现用户在系统中的智能代理.结果表明,它能够实现数据挖掘的个性化服务功能,提供对用户真正有价值的知识,有效地避免了用户的重复劳动和精力耗费;同时,避免了系统对无用数据的挖掘,提高了系统的运行效率.     

关联规则改进的Apriori算法在高校科研管理的应用研究

本文介绍了本次数据挖掘的理论基础,使用改进的Apriori算法挖掘了学院科研历史记录,并且实施了三个数据挖掘任务,分析了数据挖掘结果。通过实践证明,数据挖掘对科研管理决策的有效性。     

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.     

数据挖掘与数据库的集成方法

数据挖掘的研究主要集中在挖掘算法上,但在数据库领域至关重要的数据挖掘系统与数据库的有效集成研究却很少,为此,在详细研究了数据挖掘耦合数据库的主要方法(通过SQL(Structured Query Language)游标接口读取数据、保存数据至本地磁盘cache进行挖掘、用存储过程封装挖掘算法、采用用户自定义函数表达挖掘算法以及通过扩展SQL直接操作挖掘模型)的基础上,指出在实现数据挖掘同数据库无缝集成的发展过程中,在现有的DB/DW中集成数据挖掘系统并提供应用程序和自定义挖掘算法的接口、研究推出标准数据挖掘语言是实现数据挖掘系统与数据库有效集成的关键技术。     

基于模拟退火算法对K-means聚类算法的优化

K-means聚类算法是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点,该算法是基于划分的聚类分析算法.目前这种算法在聚类分析中得到了广泛应用。本文将介绍K-means聚类算法的主要思想,及其优缺点。针对该算法经常陷入局部最优,以及对孤立点敏感等缺点,提出了一种基于模拟退火算法的方法对其进行优化,可以有效地防止该算法陷入局部最优的情况。     

改进花朵授粉算法

智能系统试图模拟人类专家来解决复杂的现实问题。问题的领域从工程、工业到医学、教育都各不相同。在大多数情况下,系统需要根据多个输入进行决策,但是搜索空间通常很大,因此很难使用传统的算法进行决策;元启发式算法可以用作寻找最优解的一种工具。因此,改进元启发式技术和现有算法是必要的。本文介绍了一种改进的花朵授粉算法(FPA)。将标准的FPA与克隆选择算法(CSA)结合,应用到23个优化基准函数上,并对其进行测试。将改进算法与五种著名的优化算法(模拟退火、遗传算法、花授粉算法、蝙蝠算法和萤火虫算法)进行比较。实验结果表明,相比标准FPA和其他四种方法,改进花朵授粉算法能够找到更精确的解。     

求进化距离的改进算法

本文在Seller算法的基础上提出了一个新的求进化距离的改进算法。该法通过计算来求出一条最短路径,去掉了指针矩阵。并且在求最短路径时采用了分支与定界、对角线方向扩展、相邻对角线传递等技术。从而不仅使改进算法的空间耗费由Seller算法的平方级(O(m×n))降为线性级(O(m+n)),并且其时间耗费仍能保持Fickett算法的结果。该算法已在IBM-PC/AT上实现。     

人员配置日程安排算法的研究

人员配置日程安排问题可以分为两部分来研究，即条件的表示和匹配。在这篇文间中，只讨论如何进行匹配而不论及条件表示。作人出一个匹配算法，并且证明了根据这个算法可以得到条件最佳解。     

一种改进的和声搜索算法及其应用

为了克服和声搜索算法(Harmony Search Algorithm,HSA)方向性差和收敛速度慢的缺陷,提出一种新的和声搜索算法。新算法设置一个主种群和多个子种群,主种群和子种群分别采用全局差分HSA和局部差分HSA进行优化,所有种群通过排序循环划分方法进行协同优化。随机3—SAT测试实例和三个典型Benchmark函数上的实验表明,新算法是可行的、有效的。     

IP分组分类算法分析与比较研究

在分析RFC（Recursive Flow Classification）算法、Grid of Tries算法、Modtdar算法的性能与特点的基础上,对三种典型的IP分类算法进行了性能测评,根据测评结果总结了三种典型的IP分类算法的优点与缺点,最后为IP分类算法的研究指明了方向．     

用MATLAB求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型问题.提出一种改进的义叉和变异算子来解决TSP问题,并给出其算子的MATLAB程序.通过实验,发现改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的.     

A Parallel String Searching Algorithm for Information Filtering

Playing an increasingly important role in the security protection of the network information systems, the intrusion detection system (IDS) becomes a hotspot of research interest nowadays. However, this technology in the kernel to many of these systems, namely string searching algorithm, has not received enough attention. By utilizing the concurrent mechanisms (multithreading) provided by modern operation systems, such work can be divided symmetrically and thus improve the throughput of the corresponding application effectively. Presented in this work is a paralleled string searching algorithm—PBM, an algorithm based on the famous BoyerMoore (BM) string searching algorithm. Taken as a dividable process, the string searching work is distributed between many cooperating threads of execution in the PBM algorithm, while each of them searches the target pattern in their respective share of the target strings. As compared with the traditional string searching algorithms, the PBM algorithm can do the pattern matching work faster by increasing the data processing throughput, thus adapting better to the drastic increase in the network band width. A simplification of the PBM algorithm that can be used as a multistring searching algorithm is also suggested with supporting simulations, which is a promising approach when the number of target patterns is limited.     

求广大逆矩阵的一种算法

本文证明了一个广义逆矩阵的计算公式,并按这个公式给出了一种求广义逆矩阵的简单算法。     

遗传算法与蚁群算法的融合研究

遗传算法具有快速全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息却没有利用,往往导致无为的冗余迭代,求解效率不高.而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢.通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种时间效率和求解效率都比较好的启发式算法.并通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法和蚁群算法.