基于点击流的频繁模式聚类算法研究

在用户访问网站点击流形成频繁序列的基础上,提出基于距离函数的聚类分析算法.首先对数据流分区做K均值聚类生成中间聚类结果,然后对这些均值参考点进行离线聚类,以获取用户访问模式.理论分析和实验表明,算法具有较好的聚类效果.     

聚类思想在挖掘关联规则中的运用

数据挖掘中的关联分析技术旨在发现大量数据项集之间有趣的关联关系.虽然Apriori算法利用剪枝方法有效地提高运算效率,但在处理超大型事务数据库时,仍会存在内存瓶颈问题.按照项集对数据库进行聚类预处理,然后在各个数据簇内进行关联分析以提高运算效率,且簇的数目可根据情况由数据挖掘者根据情况预先指定.通过对该算法的复杂度分析得出在一定条件下运算的时间复杂度确实有所下降的结论.     

建立频繁项目集向量的极大频繁项目集挖掘

在分析和研究诸多经典关联规则挖掘算法或最大频繁项目集挖掘算法的基础上,提出了一种新的极大频繁项目集挖掘算法BOFPV_MMFIA算法.该算法引入频繁项目集向量FP-V,将极大频繁项目集的挖掘过程转化为频繁项目集向量FP-V的与运算过程.算法只需扫描数据库一次,克服了Apriori及其相关算法产生大量候选集和需多次扫描数据库的缺点.又不同于BOM算法,挖掘频繁k_项目集时,需要进行 次k个向量的与运算.因此,BOFPV_MMFIA算法的效率明显高于Apriori、DMFIA及BOM算法.     

一种以FP-tree为基础的增量式挖掘算法的研究

本文利用FP-tree压缩数据和只扫描数据库两次的特性,设计一种算法使得所有交易记录都可以完整地压缩在同一树结构中,并使其能在数据库经过更新后,不须重新扫描原始数据库就可以得到所有的频繁项集。     

一种约束最大频繁项目集快速挖掘算法研究

发现约束最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.目前已有许多算法可用于发现约束频繁项目集,而对约束最大频繁项目集的挖掘研究工作却很少.因此,需要设计一种高效的算法来挖掘出约束最大频繁项目集.为此,笔者提出了一种快速的约束最大频繁项目集的挖掘算法,并举例说明了该算法的执行过程.     

一种基于数据挖掘的入侵检测方法

本文提出一种基于频繁模式数据挖掘的方法,主要以主机系统日志作为数据源,对其进行频繁模式挖掘分析,实现了基于主机的入侵检测模型的设计。经实验证明,该方法能够有效侦测对主机的入侵行为。     

基于DSCFCI_tree的带项目约束的数据流频繁闭合模式挖掘算法

根据数据流的特点,提出了一种挖掘约束频繁闭合项集的算法,该算法将数据流分段,用DSCFCI_tree动态存储潜在约束频繁闭合项集,对每一批到来的数据流,首先建立局部DSCFCI_tree,进而对全局DSCFCI_tree进行有效更新并剪枝,从而有效地挖掘整个数据流中的约束频繁闭合模式.实验表明,该算法具有很好的时间和空间效率.     

桃山矿二水平钢带机变频系统技术改造

该变频装置采用三菱公司功能强大的可编程控制器(PLC),因而本变频装置结构简单、控制精度高、稳定性强、可靠性高、灵活性好,极大地改善了变频装置的功能和性能:具有实时显示设备工作状态,运行的实际参数及故障原因的功能、实现了系统的超速保护、反转保护、电机超温保护、过载过流保护等;变频装置主回路采用德国产IGBT功率器件及应用PWM控制技术,使系统实现了电气反馈制动,具有环保节能品质,电机噪声达到了人耳难于感知的频段。     

混合型频繁无序树挖掘算法

吸收深度优先和广度优先算法的优点,充分利用Apriori原则,提出了一种连接-扩展混合型的频繁无序树挖掘算法.首先在兄弟模式子树间进行连接,然后只在模式子树的最右叶顶点上进行扩展.分别用人工数据集和现实数据集进行测试,结果表明,本文算法比uFreqt算法性能提高0.5～1.0倍,比HybridTreeMiner算法性能提高5～10倍.     

一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法

通过指定期望结果项集数量挖掘top-k频繁项集,可解决频繁项集挖掘中支持度阈值难以设定的问题.由于能在较短的时间内得到足够多的精确结果,因此利用启发式方法挖掘项集的工作受到了越来越多的关注,但利用启发式方法来挖掘top-k频繁项集却鲜有研究.提出了一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法KCE.首先,给出了将交叉熵应...