一种改进的Apriori算法

Apriori算法存在许多可以改进的地方.例如它需要反复读取数据库,并且读取的次数由项目集中的项目个数来确定,I/O负载与最大项目集的项数成正比.本文提出一种只读一次数据库的的改进算法.     

改进的Apriori算法在中医医案分析中的应用

为了解决Apriori 算法的不足,提出了改进的Apriori算法:进行剪枝侯选项目集时,采用生成频繁项目集和删除具有非频繁子集候选同时进行的方法来减少多余子项目集的生成.改进的Apriori 算法大大提高了频繁项目集即关联规则生成的效率,运行时间不及原算法的十分之一,同时节省了大量的存储空间.最后利用改进的Apriori 算法对中医医案数据进行关联规则挖掘,获得了良好的效果.     

Apriori算法的改进及其在物流信息挖掘中的应用

在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori算法与物流信息挖掘相结合的Apriori改进算法.通过Apriori改进算法与原Apriori算法挖掘结果的比较,说明了Apriori改进算法不仅缩小了剪枝扫描数据库的规模而且减少了生成频繁项目集的候选项目集.     

关联规则Apriori算法改进研究与应用

为改进关联规则Apriori算法,首先对数据库中数据存储方法进行了变换,进一步简化为二进制存储并求得了项数最大的频繁项目集,实验研究结果表明.改进后算法效率明显提高.性能得到优化;同时,利用改进后的算法挖掘出学科中联系紧密的知识点潜在的规律,结论运用到教学中去可以有效的提高学科教学质量.本方法同样可以借鉴到其它学科课程或课程群中知识点规律挖掘中去.     

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.     

FP-growth算法的一种改进

频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面，频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点，传统Apriori及其改进算法，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，针对Apriori算法的缺陷，Han JW(韩家炜)提出FP-growth算法，该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了频繁项目集的挖掘效率，但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集，因而影响了频繁项目集的挖掘效率，为此，在引入F-矩阵概念之后，提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth，并对改进算法的性能进行了测试，实验结果表明，IFP-growth算法优于FP-growth。     

基于迭代式MapReduce的Apriori算法设计与实现

为提高Apriori算法挖掘频繁项目集的效率,基于迭代式MapReduce模型对Apriori算法进行并行化,设计出了能够在云计算环境下进行频繁项目集挖掘的新算法.与传统的Apriori并行算法相比,新算法利用事务约减规则进行改进,减少了每次扫描时所需扫描事务的个数,能够显著减少运行时间.介绍了新算法的设计思想,研究了算法的性能.实验结果表明所提算法比已有方法具有更高的运行效率及较好的可扩展性.     

一种新的解决FSC问题的算法

在本文中,我们将回顾为解决频繁集计数(Frequent Set Counting FSC)问题的Apriori类算法,并且提出一个新的算法Apriori-3,原有的经典Apriori算法进行改进.我们的目标是优化Apriori算法中最耗时的阶段,比如2次频繁项目集计数过程.我们主要通过提出一种新的存储候选项集和计算它们支持度的方法,同时使用了一种有效的裁剪技术随着算法的执行能够明显的减少数据集的数量.     

基于迭代事务集与交集剪枝的最大频繁项集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,如果采用Apriori类的候选项目集生成一检验方法,则候选项目集生成的代价通常很高.为寻求避免生成大量候选项集或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集交集求最大频繁项集的迭代算法DIIP(Datasets Iteration and Intersection Pruning Algorithm),通过不断缩减事务集数据量和尽可能早地对项目集进行修剪实现最大频繁项集的挖掘,该算法有别于已有的最大频繁项集经典算法,实验表明该算法有效可行.     

基于图的频繁项集挖掘

通过对Apriori算法的频繁项目集的分析研究,给出了基于图的频繁项集挖掘算法.该算法在求频繁K-项集的过程中只需一次扫描数据库,避免了Apriori算法需多次扫描数据库的不足.同时,由于在有向图中利用有限节点之间的路径求频繁K-项集,该算法减少了Apriori算法中需多次进行连接运算的不足.     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

关联规则Apriori算法的改进

Apriori算法是关联规则提取的经典算法,但存在一些不足之处。关联算法的研究主要集中在提高Apriori算法的效率上。本文分析了该算法并进行了改进,使得频繁集产生的同时精简事务集。这种算法及时去掉了不必要的数据,减少了数据运算,从而使算法更优化。     

一种高效的频集挖掘算法

频集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它对强规则、相关分析和时间序列有着重要的意义.常用的频集算法包括Apriori和FP-G rowth.为了提高算法效率,提出了一种基于D iffset的混合算法———D iffsetHybrid,该算法根据数据集的稀疏程度决定采用D iffset的某种形式来挖掘频集,减少了存储空间,提高了算法效率.试验表明,该算法对于稀疏数据集和稠密数据集都有良好的计算性能.     

分布式数据库关联规则挖掘研究

在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题.对关联规则分布式挖掘问题进行了深入探讨.基于以P2P网络模式构建的分布式事务数据库,对Apriori算法进行了推广.改进后的算法具有扩展性好、效率高、通信代价小和实现简单等优点.最后,还提出了一种由频繁项集高效产生强关联规则的算法.     

基于集合和位运算的频繁集挖掘优化算法

产生频繁项目集是关联规则挖掘中的一个关键步骤.在对Apriori算法分析的基础上,提出了一种基于集合和位运算的频繁项目集挖掘算法.该算法用位视图表示使用了每个项目的事务,通过对位视图进行位运算来计算每个项目集的支持数,避免了Apriori算法中多次扫描数据库的问题.     

基于分类树的高效关联规则挖掘算法

在分析类Apriori算法存在效率瓶颈的基础上，提出了一个高效改进算法——基于分类树的关联规则挖掘算法．该算法只需要两次访问数据库，把数据库中的数据利用分类树来存储，减少了访问数据库的次数；并且由分类树的全部或部分来求得频繁项目集，减少了求频繁项目集的比较次数．此算法通过结合Apriori和FP—tree两种算法来提高挖掘效率，降低了挖掘算法的时间复杂度和空间复杂度．通过多次试验证明该算法比Apriori及其改良算法的挖掘效率高2到8倍．     

一种改进的关联规则挖掘算法

从大型事务数据库中发现关联规则是数据挖掘中的一个重要课题,其核心问题是挖掘频繁项集.经典Apriori算法是有效的挖掘频繁项目集的算法.在分析Apriori算法的基础上,提出了一种利用二维数组来代替算法中的哈希树的方法,可以迅速产生二阶频繁项目集,改善了Apriori算法的效率瓶颈,大大提高了算法的执行效率.     

基于矩阵的频繁项集发现算法

Apriori算法是关联规则的经典算法.在分析经典Apriori算法的基础上,提出了一种有效的基于矩阵的Apriori的改进算法.该算法应用了矩阵的思想,只需对数据库扫描一次,即可得到频繁项集,大大提高了算法的效率.     

基于位图矩阵和双支持度的中药配伍挖掘技术

用数据挖掘技术研究了中药方剂配伍的规律．引入了关注频繁项概念，提出并实现了基于位图矩阵和双支持度技术的BM-DB-Apriori算法来寻找药对药组．位图矩阵技术使得在找频繁k-项集时无需对数据库扫描，双支持度确保频繁项集中不包含那些因太频繁而失去意义的项集．以脾胃方剂库为对象分别使用BM-DB-Apriori和Apriofi两种算法进行实验，实验表明，BM-DB-Apriori算法能够更快速、更准确地挖掘出药对和药组。     

挖掘关联规则Apriori算法的一种改进

本研究在对Apriori算法分析的基础上,提出了改进的Apriori算法。改进后的算法采用矩阵表示数据库,减少了扫描事物数据库的次数;利用向量运算来实现频繁项集的计数,同时及时地去掉不必要的数据,减少了数据运算,从而提高了算法的运行效率。