一种多维时态关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带有时态特性,所以往往需要在时态约束的前提下挖掘多维关联规则．本文从一个实际问题出发,在单维Apriori算法和已有的工作基础上,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,并与类似算法进行了比较．     

数据挖掘中关联规则在超市商品管理中的应用

将数据挖掘关联规则用于分析超市消费者的购物习惯和关联行为,并以此优化超市货架设置,推动关联销售,促使超市的管理决策更加科学、高效.     

数据挖掘中关联规则的算法及应用

从数据挖掘关联规则的性质出发,使用一种简单、实用的基于布尔矩阵的有效挖掘算法,来提高频繁项集的产生效率。阐述了该算法的思想,并将产生关联规则的方法应用于产品销售,快速获取隐含在销售数据库中的有用信息。     

Carma关联规则算法的一种改进

首先介绍了由Christian Hidber提出的在线挖掘关联规则算法Carma，然后提出了对该算法的若干改进．减弱了原算法第一步中当前交易的子集v被插入集合V的条件，同时改进了maxMissed的计算公式，使其计算更为简单．实验表明，以上改进提高了算法的速度．     

一种基于关联规则的增量数据挖掘算法

分析了关联规则增量更新挖掘算法FUP和IUA,指出了其效率低下的主要原因.针对关联规则增量更新问题,提出了一种新的简单高效的增量挖掘算法LIUA,并对算法LIUA进行了测试,测试结果表明算法是高效、可行的.     

关联规则数据挖掘算法浅析

简要介绍了关联规则的概念及其基本思想,重点分析和讨论了两个挖掘关联规则的经典算法,即Apriori算法和分段算法。     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

数据集中多属性关联规则发现算法

对数据挖掘中的多属性关联规则算法进行了探讨,给出了关联规则发现算法的相关概念（关联规则、支持率、可信度）和关联规则发现算法,并说明了传统查询工具在数据挖掘中的作用,以及该算法需要进一步研究的内容。     

一种提取关联规则的数据挖掘快速算法

提出了一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法。该算法以典型的Apriori和DHP算法为基础，提出了中间检查点、等从项目类等概念，并对Apriori中的Apriori-gen算法进行了改进。结果表明，它较Apriori有明显的提高。     

一种高效关联规则挖掘算法

为了提高关联规则挖掘算法处理数据库的效率,在研究AprioriTid算法的基础上提出一种高效的关联规则挖掘算法AprioriTidD,在计算数据库中的频繁项集时依靠有效的裁剪减少无效项集的产生,并且可减少产生候选项集,从而有效地提高算法的效率.选取程序模拟超市购物产生的3个试验数据集,应用AprioriTidD算法对该...     

一种新的多级关联规则高效挖掘算法

提出一种新的多级关联规则挖掘算法，该算法采用自中间开始并基于集合运算的方法来求频繁集，在求解过程中不需要建立复杂的hash树，并且避免了挖掘初期在每个模式中产生大量的支持事务集，从而减少了I／O操作，提高了挖掘的效率．     

数据挖掘中的增量式关联规则更新算法

设计增量关联规则更新算法,用于解决数据挖掘中元组数增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题.该算法只须扫描原始数据库和新增数据库各一遍,能大大降低运算时间,加快速度,极大地提高关联规则的挖掘性能.     

数据挖掘关联规则Apriori算法的优化

关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容.Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法,但存在一些不足之处.本文在Apriori算法基础上,提出了基于链表数据结构的关联规则改进算法.由于该算法只需对交易数据库进行一次检索,故能大量减少所需的I/O次数,提高了系统的性能.     

一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法

典型的关联规则仅考虑事务中所列举的项目,这样的规则主要是正关联规则.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目集,还要考虑事务中所不包含的项目,它有利于进行购物篮分析以发现那些相关的商品或互斥的商品.而已有的负关联规则挖掘的算法具有很大的局限性.为此,文中提出了一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法.通过算例表明,该算法是有效可行的.     

一种时序关联规则改进算法的研究

对海量的时间序列进行处理,挖掘其背后蕴涵的价值信息具有重要的意义。本文结合了时序逻辑和数据挖掘的知识对基于FP_树的时序关联规则展开了研究,并在传统的算法基础上提出了一种改进算法。该方法不用生成大量的频繁模式候选集,从而提高了时序关联规则的挖掘效率。     

基于数据挖掘关联规则的微粒群算法

本文在对微粒群算法进行改进的基础上,提出了基于数据挖掘关联规则的微粒群算法,理论分析和仿真结果表明该算法是有效的.     

数据挖掘中的关联规则

关联规则（Association Rules)是数据挖掘（Data Mining)中的重要工具，系统综述关联规则的各种形式及研究动态，供读对不同的对象与背景，有效地运用关联规则的原理与方法解决实际问题。     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则。关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘中的两个典型算法。本文阐述了这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤,并讨论了它们的优缺点及差异。