基于概念的关联规则的挖掘

关联规则是数据挖掘研究的重要内容。本文提出的基于概念的关联规则的挖掘算法ＡＲ＿ｃｏｎｃｅｐｔ是对基于分类的挖掘算法的拓搌 ,提高了挖掘的效率和结果的有趣性。实验结果表明算法是有效的。     

多数据源关联规则挖掘算法研究

现行的关联规则挖掘算法大多只针对针对单一数据源进行挖掘，但在实验应用中，往往碰到多个数据源的情况，前面的工作已经就多数据源的挖掘做了一些基础性的研究，取得了一定的成果，在此提出一个多数据源关联规则挖掘算法，能够较好的解决在多个数据源的情况下，关联规则挖掘中所涉及的问题，并在实验部分验证了此种算法的正确性和效率。     

关联规则增量式更新算法

讨论了关联规则的更新问题，对关联规则的增量式更新算法IUA进行了分析，指出了其存在的问题和出现问题的原因，提出了一种改进的关联规则更新算法UA．对各种情况下关联规则的更新问题进行了讨论，说明了其均可以转化为数据库不变、支持度改变的情况来讨论，UA算法在充分利用原有信息的基础上，提高了算法的效率。     

基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法

针对数据立方体的结构特点，结合联机分析处理技术，提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法，以合肥农河超市实际数据作为测试数据，给出了两种算法的实验结果，结果表明，两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异，分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘。     

关联规则挖掘在数据仓库中的应用研究

从数据库知识发现的角度，介绍了数据仓库中数据挖掘模型的设计原理，提出了单层次结构的关联规则挖掘的一种设计原理和实现方法。     

关联规则在股票分析中的应用

本文介绍了在数据挖掘中关联规则的基本概念和属性 ,进一步讨论了关联规则在股票信息数据挖掘中的应用 .股票的行情交易数据库在经过一定的预处理后 ,用Aprorio算法挖掘出隐藏在数据背后的有用的规则 ,为投资者提供了有效的决策支持 .     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

基于PSO的加权关联规则挖掘算法

简要描述了加权关联规则问题及离散粒子群优化算法,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的加权关联规则挖掘算法(PSO-WMAR).实验证明,本算法运行时间更省,产生的规则数更少且更有效.该算法具有以下特点:1)把关联规则挖掘的两个阶段结合在一起,无须先挖掘出全部频繁项目集然后再提取规则;2)只需要扫描一次数据库;3)把兴趣度引入适合度函数之中,挖掘出的规则数量更少、更有效;4)求加权频繁项目集无须查找所有候选加权频繁项目集,或者求频繁项目集的高序子集或非频繁项目集的低序超集.     

数据库中标准加权关联规则挖掘算法

在原有的关联规则挖掘算法的研究中,认为所有的属性的重要程度相同,提出标准加权关联规则的挖掘算法,能够解决因属性重要程度不一样带来的问题。     

基于关联规则的数据挖掘研究

本文介绍了关联规则的概念,并通过一个例子说明了关联规则挖掘的一种算法－－Apriori算法,指出了数据挖掘未来研究的重点和方向。     

关联规则挖掘中的关联推理

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题，而挖掘出的关联规则数常常是巨大的。现基于覆盖运算，讨论已知关联规则可导出其它关联规则，并指出存在能覆盖全部关联规则的最小规则集。     

基于Apriori算法的加权关联规则的挖掘

关联规则挖掘主要用来发现数据库中存在的频繁项集.利用权值标识项目的重要程度,提出一种新的关联规则——加权关联规则的挖掘.由于项目权值的引入,Apriori性质不再成立,频繁项集的子集不再一定是频繁的.为此,提出k-最小支持数的概念,对原有Apriori算法进行改进.该算法能够挖掘出现频率小但是带来更大利润的项目,使得挖掘出的关联规则更加满足决策者的需求,也更加符合实际需要.     

改进的关联规则采掘算法及其实现

在现有的关联规则采掘算法的基础上，进一步分析了经典算法的内涵，提出了生成大项目集优化时减少对交易数据库扫描次数的改进算法，并给出改进后的算法描述。在DBMS平台上用数据查询语言实现关联规则的采掘。结果表明，改进的算法对关联规则的采掘十分有效。     

基于文本库的完全加权词间关联规则挖掘算法

提出了基于文本数据库的完全加权词间关联规则挖掘算法,给出了与其相关的定理及其证明过程。该算法采用三种剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,提高了挖掘效率。实验结果表明该算法的有效性,和现有算法比较,挖掘效率确实得到改善和提高。     

基于领域知识的冗余关联规则消除算法

关联规则挖掘算法用于从大型数据库中提取感兴趣的规则,然而,在领域知识中已经能清晰表示的知识并没有被充分考虑,关联规则挖掘算法提取的规则中包含了大量已知的关联性,从而产生了很多冗余规则.文章提出一种算法DKARM,同时考虑了数据本身以及相关的领域知识,以消除在领域知识中清晰表示的已知关联性.实验表明,该算法合理消除了冗余规则,有效降低了规则数目.     

KDD中一类发现因果关联规则的新算法

本文在因果归纳推理的基础上,提出了一类发现因果关联规则的新算法．文中首先给出了语言场的有关概念,然后提出用语言场描述的因果关联规则     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

关联规则算法在中文文本挖掘中的应用研究

本文介绍了关联规则的主要概念及关联规则的经典算法,并将关联规则算法应用于中文文本挖掘中,目的是通过计算文本特征词间的支持度、可信度关系了解文本间的关联关系.     

基于支持格的关联规则挖掘算法

提出了一种基于支持格的关联规则挖掘算法（ARSL），该算法连续扫描数据库事务序列，逐步构造支持格，对数据库扫描不超过2遍即可求得所有大项目集。首次扫描数据库时，能提供反馈信息，允许用户对最小支持率进行调整。该算法能连续处理事务序列，可用于网上在线数据挖掘。