共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
Apfiofi算法是数据挖掘技术中关联规则的经典算法,为了解决在入侵检测系统中使用Apfiofi算法进行模式匹配的低效率问题,提出了针对Apfiofi算法的优化,提出一种基于基于事务压缩和项目压缩的优化算法,该优化算法比Apriori算法具有明显的效率,提高了模式匹配的精度. 相似文献
2.
关联规则挖掘算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文论述了关联规则的基本概念、分类、基于频繁项集思想的关联规则挖掘算法——Apriofi算法,以及在基础上对Apfiofi算法的各种改进算法。然后对基于非频繁项集的各种关联规则挖掘算法,多维多层次挖掘算法思想进行了讨论。最后指出了关联规则挖掘的未来研究方向。 相似文献
3.
4.
关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法,有着广泛的应用。该文利用部分支持度树的结构提出了对关联规则的增量式更新算法,用于解决向数据库中添加新的数据而最小支持度不发生变化时的关联规则更新问题。该算法有效地利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树来改善性能,并且只需对新增数据库部分进行一遍扫描,从而进一步提高算法的效率。实验结果表明,该算法能有效地解决关联规则的更新问题,提升挖掘效率。 相似文献
5.
为了解决缺省关联规则的增量挖掘问题,在算法DRMBAR的基础上,结合粗糙集理论及频繁模式树结构,提出了一种基于关联规则的缺省规则更新算法IADRBAR,该算法主要考虑最小支持度发生变化时缺省规则的更新问题,即在新的最小支持度下,如何高效地生成新的关联规则. IADRBAR在最坏的情况下仅须扫描决策表一遍,并利用上一次已经挖掘出的频繁项目集及关联规则,有效地提高缺省规则的更新效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的. 相似文献
6.
针对使用传统关联规则算法挖掘大数据集时,挖掘过程中效率不高,挖掘出大量冗余规则的问题,提出了基于关联规则和相似度的数据挖掘算法(U-APR):首先,一次性读入数据并构建矩阵,并利用关联规则支持度度量的特性来增加判断属性,以加快结束迭代过程,从而改进了Apriori算法频繁扫描数据库问题;然后,使用相似度算法去除冗余的关联规则;最后,结合置信度、支持度和用户目标匹配度对挖掘结果进行排序输出,从而得到用户感兴趣的关联规则. 同时,应用该算法与目前常用的2种关联规则算法对广东某高校学生财务数据进行数据挖掘. 实验结果表明:与2种常用的关联规则算法相比,U-APR算法缩短了运算时间和提高了存储空间利用率,对用户分析挖掘结果有较好的优化效果. 相似文献
7.
8.
基于有权重支持度框架的关联规则挖掘算法和超图分割算法, 给出一种新的基于有权重超图模型的离群点检测算法WHOT(Weighted Hypergraph based Outlier Test). WHOT算法根据有权重支持度的定义, 重新设计了基于有权重支持度框架的关联规则挖掘算法, 并挖掘出数据集中的重要关联规则, 形成超图. 在超图上应用超图分割算法, 得到聚类集合, 再结合项权重和事务权重的定义, 判断一条记录是否为离群数据. 相似文献
9.
关联规则的挖掘是数据挖掘领域的重要研究内容之一.关联规则的挖掘算法大都在用户设置的支持度阈值的限制条件下,挖掘出数据属性之间的关系.但是没有相关领域的专门知识,用户很难设置合适的支持度阈值得到合适的结果.本文在Apriori算法的基础上,提出一种无支持度的关联规则挖掘方法. 相似文献
10.
针对Apriori-Hybrid算法的瓶颈,提出了一种使用支持度矩阵对频繁2项集快速挖掘的方法,采用改进的Apriori-Hybrid算法来挖掘关联规则,试验证明该算法提高了关联规则挖掘的效率和质量. 相似文献
11.
在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带有时态特性,所以往往需要在时态约束的前提下挖掘多维关联规则.本文从一个实际问题出发,在单维Apriori算法和已有的工作基础上,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,并与类似算法进行了比较. 相似文献
12.
钟晓桢 《江汉大学学报(自然科学版)》2007,35(3):59-63
在数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要的研究课题,在应用中具有非常重要的意义.在分析Apriori算法和IUA算法经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法称为IIUA.IIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项集考虑,得到完整的新频繁项集,从而提高算法的效率. 相似文献
13.
摘要 为了增加电子商务网站的销售额,分析了商品推荐在电子商务系统中的作用,研究了数据挖掘中的正负关联规则挖掘技术的特点,提出了一种新的正负关联规则挖掘算法。新算法通过使用旋转数据库和位运算减少了扫描原始数据库的次数,加快了挖掘速度。另外,新算法在挖掘正规则的同时,利用负规则裁减掉无效规则,得到的结果更符合用户的购物行为。通过测试得出新算法比传统的Apriori算法执行时间更短,商品推荐更精确。 相似文献
14.
关联规则Apriori算法的改进 总被引:7,自引:0,他引:7
杨晓平 《浙江海洋学院学报(自然科学版)》2006,25(2):176-182,195
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。 相似文献
15.
针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。 相似文献
16.
基于模式矩阵的FP-growth改进算法 总被引:10,自引:0,他引:10
数据挖掘中关联挖掘算法比较典型的有Apriori和FP—growth算法.实验和研究证明FP—growth算法优于Apriori算法.但是针对大型数据库这两种算法都存在着较大缺陷,不仅要两次或多次扫描数据库,而且很难处理支持度和数据变化等关联规则更新问题.作者提出了基于模式矩阵的FP—growth改进算法,它至多扫描数据库一次,特别在更新问题上不用重新扫描数据库.通过实验结果分析,验证了这种改进算法相对于原有FP—growth算法的优势,特别在大数据集下,大大降低了挖掘的时间复杂度. 相似文献
17.
18.
19.
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
20.
关联规则挖掘Apriori算法的改进及其应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
丁卫平 《南通大学学报(自然科学版)》2008,7(1):50-53
在分析经典关联规则挖掘算法的基础上.提出了一种改进的Aprioff关联规则算法.并进行该算法的UCI机嚣学习数据库性能分析和设计电子病历关联规则挖掘应用系统.结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的. 相似文献