常项集产生的算法及兴趣度量

本文引入在关系数据库中包含定量和范围属性关联规则的挖掘问题 ,这种技术的一个直接应用可以生成许多类似的规则。给出为挖掘定量关联规则所需的兴趣度量及常项集产生的算法。     

基于XFP-tree的XML结构重构策略

基于海量XML文档查询速度已不能满足日益增长的信息关联和服务请求多样性的需求,本文提出一个重构XML结构的频繁向量选择增量模式树（XFP-tree）算法,该算法以XML键为基础,首先对XML结构进行向量矩阵处理,再通过投影频繁模式树实现对XML结构进行分裂、合并、更改与取消等优化措施,满足XML结构简洁性与查询多样性;结合投影和树结构技术,讨论XML键向量矩阵频繁项集的划分规则,而相应启发式策略的制定与支持度阈值的讨论有利于算法效率的提高。对比其它关联算法,一系列仿真实验表明所提出的算法具有一定的有效性及合理性,是重构XML结构的一种有效方法。     

篮球比赛中“频繁换人”浅谈

本文通过国际男子篮球邀请赛的统计数据,分析和证实了临场比赛中的频繁换人是现代篮球运动发展的方向和必然趋势。     

基于连接的频繁集聚类算法

针对大型事务数据库中频繁集的多属性聚类问题,提出一种高效的频繁集聚类算法.以往聚类算法采用基于距离的计算方法,由于受到属性数据的制约,在频繁集挖掘中具有一定的限制.在属性聚类基础上,基于连接对频繁集进行聚类.在算法中先找出数据点的邻居和计算相似度,构造邻居矩阵;然后计算连接数目,确定邻居数目矩阵;最后通过设置判定函数和阈值确定聚类数.通过实验证明,算法能够不仅能有效地完成频繁集的多属性聚类问题,而且还可以进一步发现频繁集在某一层次的相关性.     

基于关联规则的文档智能查寻算法研究

针对经典关联规则在解决与其他应用领域相关的概念、完备频繁项目集和高效算法的定义等问题上的缺陷,提出了一种关联规则算法,在文档智能查询的应用问题上,此算法有效地解决了这些问题,实验表明此关联规则算法在文档智能查询项目中,得到了良好的应用效果.     

基于约束的最大频繁模式的挖掘

频繁模式挖掘通常产生大量的挖掘结果,基于约束的最大模式挖掘成为目前研究的焦点．给出基于约束的频繁最大模式的定义和挖掘基于约束的频繁最大模式算法．     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用

针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。     

数据流挖掘技术研究

随着数据流系统、传感网络和移动设备的广泛传播,数据流中的数据分析与挖掘技术应运而生。对数据流挖掘算法进行分析和总结,指出数据流分析与挖掘技术存在的缺陷及进一步的研究方向。     

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.