一种新的基于幂集的数据挖掘算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,主要缺点是可能产生大量的候选集和需要多次扫描数据库.从幂集运算的角度提出了一种新的关联规则挖掘算法P_DM算法,实现了只需要扫描一次数据库就产生所有频繁集.实验证明这种算法在中小规模数据挖掘上效率优于Apriori算法.     

一种新颖的关联规则数据挖掘算法

为提高挖掘大项目集的速度,有效建立给定数据集中各项集之间的关联规则,提出了一种0-1矩阵关联规则数据挖掘算法.算法将事务数据库转化成M×N的矩阵,构造一个矩阵关联图表示频繁1-项目集中每两个项目之间的关联关系,通过遍历构造的关联矩阵有效地缩减事务数据库的大小,产生所有的频繁项集.利用模拟实验结果证明了所提算法可行性及有效性.     

一种关联规则增量更新算法

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,而发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题.频繁项目集是在给定的交易数据库D下满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着数据集的增减,就会产生不同的频繁项目集.如何发现在数据集变化情况下频繁项目集快速和高效地更新是文中解决的问题.为此提出了一种改进的增量更新算法,实验结果表明此算法有较好的效果.     

数据库中关系规则的数据挖掘

关联规则算法是数据挖掘中的核心技术,本文给出了数据库中挖掘关系规则的一种新算法,该算法通过二次扫描,第一次将可能出现的频繁项目集加入到ISC中,第二次扫描采用逐步求精算法将频繁项目集加到项目集中,减少了数据库的扫描次数.     

基于高阶项目集的频繁项目集发现算法

为了提高关联规则数据挖掘的效率,在研究Apriori算法原理和相关文献的基础上,提出了一种基于高阶项目集的频繁项目集发现算法.本算法不同于逐层迭代的搜索方式,而是采用从求解所有的高阶频繁m-项目集入手的方式,来发现隐藏在事务数据库中的频繁项目集.本算法避免了大量的候选项目集的产生,并且对数据库仅需进行有限次数的扫描,从而体现了算法的高效性.     

基于集合运算的频繁集挖掘优化算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。 提出了一种基于集合运算的频繁项目集挖掘算法,并将该算法与经典算法Apriori进行比较。该算法只需要对数据库扫描一遍。实验表明该算法的效率较好。     

关联规则挖掘算法的优化

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,该算法在处理规模巨大的候选项目集时存在耗时长和效率低的问题,提出了采用分割法对数据进行分片的优化算法.实验证明该算法不仅能减少数据挖掘对系统资源的占用,而且解决了数据库中数据分割下局部频繁项目序列集产生和全局频繁项目序列集的转换问题.     

基于关系矩阵的多层次关联规则快速挖掘

关联规则（Association Rules）是数据挖掘的重要研究内容。本文提出了多层次关联规则的挖掘算法——MLIG,利用向量＂或＂和＂与＂运算求解频繁项目集（Frequent Itemset）,该算法通过构建向量之间的关系矩阵,将频繁项目集的产生过程转化为项目集的关系矩阵中向量运算过程,大大提高了挖掘的效率和速度。算法只需扫描数据库一遍,克服了ML_T2L1及其相关算法产生大量候选集和需多次扫描数据库的缺点。实验结果表明,算法MLIG是非常高效的。     

数据库中关系规则的数据挖掘

关联规则算法是数据挖掘中的核心技术 ,本文给出了数据库中挖掘关系规则的一种新算法 ,该算法通过二次扫描 ,第一次将可能出现的频繁项目集加入到ISC中 ,第二次扫描采用逐步求精算法将频繁项目集加到项目集中 ,减少了数据库的扫描次数     

多维关联规则算法在数字图书馆中的应用

介绍了数据挖掘中的多维关联规则算法,针对高校数字图书馆数据库的特点,对多维关联规则算法进行改进,并运用到挖掘过程中.通过分析数据挖掘结果,探索学生借阅书刊的一些潜在规律,优化图书馆的馆藏布局,为读者提供有特色的个性化服务.     

一种改进的关联规则挖掘算法

从大型事务数据库中发现关联规则是数据挖掘中的一个重要课题,其核心问题是挖掘频繁项集.经典Apriori算法是有效的挖掘频繁项目集的算法.在分析Apriori算法的基础上,提出了一种利用二维数组来代替算法中的哈希树的方法,可以迅速产生二阶频繁项目集,改善了Apriori算法的效率瓶颈,大大提高了算法的执行效率.     

Apriori算法的改进

介绍数据挖掘中关联规则的情况.在分析关联规则挖掘算法的基础上,对经典Apriori算法进行改进,改进算法意在通过减少生成候选频繁项集的数量和扫描数据库次数.从而,加快算法的执行效率和节省空间.     

关联规则挖掘的Apriori算法综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有意义的关联。随着大量数据不停的收集和存储,从数据库中挖掘关联规则显得越来越有必要性,关联规则挖掘的Apriori算法是数据库挖掘的最经典算法并得到广泛应用,在介绍关联规则挖掘和Apriori算法的基础上,发现Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。综述了Apriori算法的主要优化方法,并指出了Apriori算法在实际中的应用领域,提出了未来Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。     

基于图的最大频繁项集的生成算法

挖掘频繁项集是数据挖掘的重要技术之一,目前已有很多经典算法,如：apriori算法,FP-tree等.挖掘频繁项集主要是寻找最大频繁项集,为了快速寻找最大频繁项集,通常采用削减候选项集、减少扫描数据库次数的方法和将自底向上与自顶向下的搜索方法结合起来（又称双向搜索）.双向搜索能有效地缩减搜索空间.本文把基于图的关联规则挖掘和双向搜索的思想结合起来产生最大频繁项集,提出了基于图的最大频繁项集生成算法.此算法用图将数据映射到一个向量上,通过一遍扫描数据库就可以构造整个频繁项集,结合双向搜索,能快速生成频繁项集,对产生较大长度的最大频繁项集也有较好的效果.文末,把基于图的关联规则挖掘算法和基于图的最大频繁项集算法进行了比较,分析出性能差别的原因.     

基于关联规则的犯罪预防分析方法

利用公安系统建立的各类信息库,针对犯罪预防领域研究了关联规则的挖掘技术.系统的实现首先是根据已有的公安系统数据库,通过提取相关信息,找出所有支持度大于最小支持度的项集,产生用户感兴趣的频繁项集.其次,根据频集产生所期望的规则,设计支持度函数,进行设定规则的犯罪行为的数据挖掘研究,得到与之关联的犯罪特征,揭示潜在的犯罪规律,从而对犯罪预防提供数据支持.     

信息管理系统中基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘技术己经引起了信息产业界的广泛关注。关联规则是其中一个主要的研究方向,有着广泛的应用价值。对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究和探讨,包括数据挖掘的概念、数据挖掘的理论基础、数据挖掘的主要问题和数据挖掘的分类等。Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法,但是该算法需反复扫描数据库,因此效率较低。在分析分析总结了关联规则中经典的Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并通过一个实际例子对改进算法和原算法做了分析和比较,以及对关联规则进行了展望。     

基于布尔向量运算的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题,常用的Apriori 算法要多次扫描数据库,会产生大量的候选项集.利用向量的内积运算和逻辑运算提出了一种关联规则挖掘的改进算法.研究表明,该算法运算简单,只需要扫描一次数据库,不需要产生候选项集,且具有处理大型数据库的优点.     

基于准频繁项目集的关联规则挖掘

为减少关联规则挖掘中数据库扫描次数,提出了一种基于准频繁项目集的关联规则挖掘算法———SupposedFrequent,同时给出了候选频繁项目集的产生函数———BGen.最后通过实验证明:在给定最好的准频繁项目集的条件下,只需扫描数据库两次就能产生全部的频繁项目集。     

分布式数据库关联规则挖掘研究

在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题.对关联规则分布式挖掘问题进行了深入探讨.基于以P2P网络模式构建的分布式事务数据库,对Apriori算法进行了推广.改进后的算法具有扩展性好、效率高、通信代价小和实现简单等优点.最后,还提出了一种由频繁项集高效产生强关联规则的算法.     

基于集合和位运算的频繁集挖掘优化算法

产生频繁项目集是关联规则挖掘中的一个关键步骤.在对Apriori算法分析的基础上,提出了一种基于集合和位运算的频繁项目集挖掘算法.该算法用位视图表示使用了每个项目的事务,通过对位视图进行位运算来计算每个项目集的支持数,避免了Apriori算法中多次扫描数据库的问题.