基于FP树的一种快速挖掘生成器算法

频繁项集挖掘是数据挖掘的一个热点,频繁项集的精简表示有助于减少频繁项集的数量,是频繁项集挖掘中的一个关键性问题。文章在总结频繁项集的相关精简模型后,对频繁项集精简模型,生成器精简表示模型进行研究。传统的生成器精简表示模型每次生成都需要扫描数据库,效率不高。本文提出一种新颖的频繁项集精简算法FPASCAL,使用FP树数据结构代替数据库再结合剪枝策略。理论分析及实验证明该方法在时间性能和空间复杂度上都优于传统方法。     

事务约简和2项集支持度矩阵快速剪枝的Apriori改进算法

在Apriori算法的改进算法M-Apriori基础上,为了进一步减少不必要的数据库扫描,引入事务约简技术,提出一种改进的MR-Apriori算法.考虑到M-Apriori算法会产生大量候选项集,为了实现对候选项集快速剪枝,加入一个自定义的2项集支持度矩阵,提出第2种改进的MP-Apriori算法.将事务约简和2项集矩阵快速剪枝一起引入到 M-Apriori算法中,提出第3种改进的MRP-Apriori算法.最后,在mushroom数据集上进行实验.结果表明:加入事务约简的MR-Apriori算法和加入2项集矩阵快速剪枝的MP-Apriori算法,运行时间相比原M-Apriori算法都有较大缩减,而同时结合两种优化策略的MRP-Apriori算法运行时间最短,验证了这两种优化策略的有效性.     

基于压缩事务矩阵相乘的Apriori改进算法

Apriori算法是当前使用最广泛的关联规则挖掘方法中最为经典的算法之一;但是该算法需要反复的扫描数据库,在L/O上花消很大,并且在得到频繁一2项集的过程中会产生庞大的候选一2项集,其次在筛选得到频繁一k项集时,并没排除那些不应该参组合的元素,而导致该算法效率很低,针对上面影响计算效率的三个方面提出基于压缩事务矩阵相乘得到频繁项目集的算法,只需一次扫描数据库,经过压缩处理产生产生事务矩阵,通过矩阵间运算得到频繁项目集,有效提高了关联规则的挖掘效率。     

一种基于聚合链的改进FP-Growth算法

提出了一种基于聚合链挖掘频繁模式的改进FP-growth算法.该算法引入聚合链的单链表结构,改进了FP树结构.改进后的FP树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,节省了树空间;相同项的不同节点的路径信息压缩进聚合链中,避免了生成节点链和条件模式库.用Agrawa方法生成实验数据进行分析,实验结果验证了该算法在时间上的优势.     

基于模式矩阵的FP-growth改进算法

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．     

一种改进的关联规则挖掘算法

在Apriori算法基础上，给出一个改进的关联规则挖掘算法。改进的算法只需对数据库进行一次搜索，能大量减少L／O次数，且内存开销适中。通过一组实验对两种算法进行比较，本算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法。     

关于r—循环矩阵求逆的一种快速算法

本文利用多项式的最大公因式给出r—循环矩阵求逆的一种快速算法,并利用矩阵初等行变换求多项式的最大公因式.     

基于向量矩阵优化频繁项的改进Apriori算法

针对经典Apriori算法存在多次扫描数据库及生成冗余候选项的弊端, 提出一种改进的VM_Apriori算法. 该算法采用事务数据向量矩阵与行候选向量相结合的表示方法, 运用快速排序的思想对频繁项集的项按各单项的出现频度升序重排,  以提高算法的执行效率. 实验结果表明, 改进的VM_Apriori算法能在正确挖掘关联规则的同时极大提高执行效率.     

基于支持度矩阵Apriori算法的钻井隐患关联挖掘

运用数据挖掘技术研究钻井作业事故隐患的分布规律及其内在机理,是迫切需要解决的重要课题。针对冗余、复杂的钻井隐患数据在挖掘过程中频繁项集丢失及其生成效率低的问题,提出一种基于支持度矩阵的Apriori算法。首先,引入布尔矩阵来表示事务数据库,避免了数据库的重复扫描。其次,通过事务矩阵相乘构造支持度矩阵来获得支持度从而简化支持度计算方法。最后,对算法的连接策略进行优化,简化了频繁项集的生成过程,且在运算过程中不断约简矩阵结构。在UCI数据集上进行实验,证明了改进后的Apriori算法能有效地提高执行效率。将该算法应用于钻井历史隐患数据的关联挖掘,挖掘结果能为安全管理者提供科学的决策依据,实现对钻井作业事故隐患有效识别和风险控制,具有重要意义和推广应用价值。     

一种基于压缩矩阵的Apriori改进算法

介绍基于压缩矩阵的Apriori改进算法的基本概念和原理。该算法可以避免多次扫描数据库且无需产生候选项集,提高了算法的效率。实验结果证明其可行性和高效性。     

基于FP增长算法的红外抗干扰评估指标简约方法

针对红外抗干扰评估指标体系存在的冗余现象和缺乏合理性的特点,从红外导引头的固有属性、抗干扰性能指标以及导弹战技性能指标3个角度构建红外抗干扰综合评估指标,通过红外抗干扰实验仿真平台,设置相应干扰量,获取海量数据并对其进行预处理;再利用数据挖掘中的FP增长关联规则算法,对数据进行挖掘分析,得出干扰量与指标之间的关联规则;...     

基于FP-Tree的遍历算法

提出一种改良的数据挖掘算法,以FP—Tree为保存压缩事务数据库的数据结构,采用深度优先遍历策略,利用最大频繁模式的性质,加速频繁模式的产生．实验证明,改进后的算法优于FP—Growth算法．     

基于矩阵算法的关联规则挖掘

分析了关联规则挖掘的各种算法,详尽分析和探讨了一种用于挖掘关联规则的矩阵算法并给出了矩阵算法实现过程.矩阵算法扫描数据库一次,然后生成事务矩阵,在矩阵上进行相关的数据挖掘操作.当数据库规模较大时,矩阵算法能够显著提高关联规则挖掘的效率.     

一种基于云计算的新的关联规则Apriori算法

Apriori算法是经典的数据挖掘算法之一,它根据置信度和支持度对产生的频繁集进行选择,找出强规则.传统的Apriori算法需要产生大量的侯选集和多次数据库的扫描,存储和通信的开销巨大.云计算环境可以解决存储问题,所以针对Mapreduce的编程框架,提出一种适用于此模式的新关联规则算法,解决传统Apriori算法时间和空间上的缺点,提高挖掘效率.     

基于Apriori和IUA的改进算法

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.