一种基于数据库分解的关联规则挖掘新算法

在Fp-growth算法的基础上,提出了一种新颖的关联规则挖掘算法.该算法将大型数据库分解成频繁1-项集的项总数个子集,然后对分解得到的各个数据库子集用Fp-growth算法进行约束项数据挖掘,待所有数据库子集的约束项数据挖掘进行完毕后,再合并这些约束频繁项得到大型数据库的频繁项集.实验结果表明新算法所采用的数据库划分策略克服了FP-growth算法对大型数据库进行挖掘时,占用内存大,运行速度慢的不足,是一种适合于大型数据库的关联规则挖掘算法.     

隐私保护关联规则挖掘算法分析及研究进展

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间相关联系的知识,隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究问题,其目标是要在不精确访问真实原始数据的条件下,得到准确的模型和分析结果.提出了关联规则挖掘形式化定义以及它的基本算法,从关联规则挖掘角度对当前流行的隐私保护关联规则挖掘算法进行了深入浅出的分析和介绍,最后系统回顾了目前人们在数据挖掘领域中对隐私保护关联规则研究的现状,阐述了隐私保护在未来数据挖掘中的发展方向.     

关联规则算法的研究及应用

本文重点研究了关联规则经典算法Apriori算法的基本思想,并通过实例说明发现频繁项集的方法,提出了Apriori算法的不足,并结合spss clementine软件将关联挖掘应用于某超市的销售数据,从大类及二级类商品之间两个方面进行挖掘,针对挖掘结果进行了分析,同时提出建议,为超市提供辅助决策信息.     

关联规则增量式更新算法的研究

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一,国内现有的关联规则算法大多是研究挖掘数据库不变的限定条件下,发现挖掘数据的各属性间的所有关联型知识.而事实上大多数挖掘数据会随时间的变化不断变化.针对数据库中追加数据时,如何有效地更新关联规则的问题,提出了一种新算法———IUAMAR算法.该算法可以有效地利用知识数据库中保留的最小非高频繁项目集产生新的候选项目集,避免了候选项目集的数量太庞大的问题.     

一种航空器地面滑行路径决策优化算法

机场航空器地面滑行优化是短期内缓解滑行冲突,减小滑行成本,降低环境污染的有效手段.提出一种基于最小费用流的多因素约束滑行优化算法,结合民航滑行冲突和相关管制规则,建立了系统的航空器滑行优化模型.经海口机场航班实际运行对比验证,相比现行滑行路径决策方案,优化算法使得总体时间减少了近2 min,效率明显提高,可用于辅助人工决策.     

突发事件应急救援物资调度的优化研究

突发事件应急救援物资调度是应急救援体系中至关重要的组成部分,及时有效的物资调度是保障事故救援顺利进行的重要前提.研究针对突发事件救援物资需求动态变化条件下的物资调度问题,建立了以救援结束时间最早和救援相关费用最少为目标的多目标优化模型,采用分层序列的思想进行求解,并设计了基于贪婪算法的求解方法.通过算例分析发现在突发事件应急救援的最早结束时间没有改变的情况下,运用该优化模型使得所产生的相关费用减少了1.173 3万元,同比减少1.04%,验证了所建模型的有效性及方法的可行性.     

基于一种混合算法的分类规则挖掘

在分析决策树算法及遗传算法的基础上,提出了一种将两种算法结合起来挖掘分类规则的新方法.实验证明,它不仅解决了数据挖掘中的“碎片”问题,同时还提高了分类的准确率.     

中医肾病治疗信息中关联规则的挖掘算法

数据挖掘是数据库研究领域的一个热门话题,数据挖掘和中医药相结合,将会为中医药治疗数据的深入研究提供一个热门研究方向与挑战。讨论了中医药方剂规律挖掘技术所涉及到的问题,提出了一种肾病中医治疗信息的关联规则挖掘算法,实验结果证明算法是实用而有效的。     

关于数据关联规则挖掘理论与数据算法的研究

在数据挖掘研究领域中,数据的关联规则占有重要研究地位和突出现实作用。本文论述了关联规则产生的背景,描述了关联规则的相关概念,并对Apriori挖掘算法进行了详细分析。     

土地合理利用规划决策专家系统试验研究

介绍了土地合理利用规划决策专家系统的构造原理与设计方法.系统可对土地合理利用规划方案进行地学专家级的评价和决策,并对区域综合治理和区划提出几种可行性建议供用户选择.以乌鲁木齐河流域为例,阐述了流域土地合理利用规划决策专家知识的表示方法,以及专家系统中知识表示的基本规则和知识库中专家知识的组织方式.此外,还讨论了推理规则的设计原理和推理规则的组织方法及推理算法.     

基于属性约简的决策树算法在商品促销决策中的应用研究

商品销售管理是企业经营管理中的一个重要环节,通过建立商品促销决策的数据挖掘模型,企业可以获取有助于销售决策的大量有价值的信息,从而获得竞争优势.该文采用决策支持模型来发掘不同客户群的商品购买需求.首先对收集的历史数据进行预处理,然后采用似然比计算预测字段和目标字段的相关性,对属性进行约简,最后使用CHAID算法构建决策模型.实验结果表明,约简模型的性能降低很小,但是大大提高了运行效率和分析效率,降低了过度拟合模型的风险,具有很好的实用价值.     

决策树分类ID3算法研究

分类是数据挖掘的重要内容之一,在许多领域得到广泛应用,现已有多种分类方法,其中决策树分类法在海量数据环境中应用最为广泛,本文分析了决策树分类ID3算法的原理,给出构造决策树的基本算法,指出ID3算法构造决策树的优缺点,针对ID3算法倾向于取值较多的测试属性的缺点,引入一个参数来约束属性选择,给出一种优化算法．     

负关联规则挖掘算法研究

典型的正关联规则仅考虑事务中所列举的项目.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目,还必须考虑事务中所不包含的项目,它包含了非常有价值的信息.然而,对于负关联规则挖掘的研究却很少,仅有的几种算法也存在一定的局限性.为此,文中提出了一种快速有效的负关联规则挖掘算法MNAR,并给出了一种基于二进制形式的支持数计算方法.理论和实验结果表明算法MNAR是有效和可行的.     

一种面向不确定标签样本的K-近邻高效决策算法

基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法,K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决策模型。在K-近邻方法中,历史案例上需要有标签,而在现实应用中,标签本身有一定的不确定性.文章详细地讨论了现有的基于K-近邻的决策方法忽略了样本标签不确定性这一问题,并基于Dempster-Shafer证据理论对标签不确定性进行建模以改善预测的性能,在此基础上结合边界树模型提高模型的运行效率.文中介绍了边界树算法的作用与原理,对如何结合传统边界树算法与样本标签的不确定性对边界树算法的节点转移策略以及决策过程进行了优化.文章最后对边界树算法的计算规模与准确率做了详细的实验论证.结果表明,文中提出的方法一方面考虑了标签的不确定性,另一方面提高了传统的K-近邻模型的决策效率.     

基于粗集的连续属性离散化方法

由于经典的粗糙集理论不能处理原始数据资料中，含有连续属性的数据，需要对这些数据进行连续属性离散化才能用于知识获取，因此数据预处理是粗糙集理论应用中非常重要的一环，其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率，准确度．所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义。本文对目前主要的离散化算法进行分析和评价，以中值序列分割点集为基础，提出了一种连续、离散混合离散化改进算法，保证划分后决策表一致性，获得合理的划分点．     

一种基于事件的海洋关联规则挖掘方法

在Apriori算法的递归链接-剪枝概念上,设计了面向海洋异常事件的关联规则挖掘算法.首先给出事件的相关概念与定义、事件的规则表达及评价指标.根据事件的定义和支持度阈值,生成事件频繁1-项集,并设计面向事件的链接-剪枝算法,实现频繁k-项集到(k+1)-项集的产生.根据事件强关联规则评价指标,提取海洋事件强关联规则.通过太平洋海洋异常事件的关联规则挖掘和典型异常事件间的关联规则分析,验证了该方法的正确性和可行性.     

粗糙集理论在水科学中的应用

应用可变精度粗糙集,对水电站水库最优出力规则进行知识发掘,并获得了出力决策规则.与一般优化调度规则相比,基于粗糙集的规则隐含了决策时段以外的入库水量信息,不同于仅以当前时段水库来水和水位进行决策的常规优化调度,具有更大的灵活性和合理性.     

运用C4.5算法优化入侵检测系统的研究

研究了以决策树结构取代原有入侵检测系统采用的链表结构,在于改进入侵规则的存储和模式匹配,提高检测速度.用C4.5算法为决策树每个规则集节点动态选择最显著的特征,进行并行测试,实现性能优化.为了减少冗余比较和无效匹配,运用了一种基于C4.5决策树裁剪算法,以规则信息量作为判断标准.研究结果表明,此方法可以提高最终模型的预测精度,并能克服噪音数据,有效地提高了模式匹配速度和规则的访问速度.