关联规则挖掘算法研究

本文论述了关联规则的基本概念、分类、基于频繁项集思想的关联规则挖掘算法——Apriofi算法，以及在基础上对Apfiofi算法的各种改进算法。然后对基于非频繁项集的各种关联规则挖掘算法，多维多层次挖掘算法思想进行了讨论。最后指出了关联规则挖掘的未来研究方向。     

关联规则挖掘的算法研究

数据挖掘是近年来出现的一种综合机器学习、统计学、数据库等众多领域的新技术,而关联规则是数据挖掘的核心技术。本文通过对关联规则挖掘算法的分析,给出了优化思想,最后展望了关联规则挖掘的未来方向。     

异质数据集关联规则挖掘

针对存在的关联规则挖掘算法不能有效地在异质数据集中进行,本文首先使用领域本体方法处理数据集中的异质现象,然后提出了一种有效的XML异质数据集关联规则挖掘算法,实验结果表明该算法在挖掘速度和挖掘时在对内存的占用方面都优于现有的算法。     

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。     

关联规则挖掘Apriori算法研究

随着收集和存储在数据库中的数据规模越来越大,人们对从这些数据中挖掘出相应的联知识愈来愈感兴趣,关联规则一个典型的应用实例就是市场购物分析.本文介绍了关联分析的概念Apriori算法及其改进技术,对Apriori算法地优缺点进行了评价.     

基于关联规则挖掘的网络安全审计技术研究

针对现有的安全审计规则及审计模型存在的准确率不高、检测效率低、规则适应性差等问题,本文设计了一种基于关联规则挖掘的网络安全审计模型,并在该模型中引入FP-Growth算法自动生成审计规则。该模型提高了安全审计的准确率以及规则的自适应能力,不仅能审计己知的异常行为,也能审计出未知的异常行为。     

基于关联规则的遥感图像挖掘的应用研究

结合遥感数据的特点,利用P-树运算,将用于关联数据库和事务数据库的挖掘算法进行适当修正,在进行遥感图像关联规则挖掘时寻求新的算法,提出了几种剪枝策略(Pruning techniques),使之能适合遥感数据的挖掘,最后实现具体遥感图像上的关联规则挖掘.     

基于等价关系的关联规则的挖掘

由于在实际的数据挖掘过程中容易出现无用的频集和冗余的规则，所以降低频集和规则的冗余度可大大提高挖掘的质量，这也是数据挖掘中一直被关注的问题，提出了一个用等价类生成关联规则的方法，算法主要在频集的基础上建立项集的等价关系，进而对项集划分等价类，同时将得到的关联规则划分为精确关联规则和近似关联规则两个集合，通过等价类，不但可以很容易地生成所需要的关系规则，同时可以方便地判断数据之间依赖关系的强弱，同时，项集的等价关系在实际应用中也很有利用价值，算法最后的规则结果集剔除了由来自同一等价类中的面集的重复出现构成的冗余规则，从而得到了较小的关联规则集合。     

网络课程平台数据库关联规则挖掘算法研究

为了给规则集中赋予规则优先权提供依据,文中引入数据挖掘中关联规则挖掘的几种算法,通过静态分析进行对规则优先权分配和动态调整,从而使系统决策者及时调整规则优先权,使主动数据库系统性能达到最佳状态。     

基于关联规则挖掘的频集算法的改进

关联规则挖掘是目前数据挖掘的研究难点之一，介绍了关联规则的划分情况，对频集算法进行了改进，提出了处理数值型字段的基本方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

审计日志的关联规则挖掘

研究了在入侵检测系统中利用数据挖掘技术从审计日志中挖掘关联规则的方法，针对现有关联规则算法应用于入侵检测系统引起的问题，提出了利用本质属性限制无趣规则的产生、利用行向量的位运算提高Apriori算法时间性能的一种高效改进算法。该算法不需生成候选频繁集和剪枝操作，避免了因无趣规则引起的大量运算。因而能提高入侵检测系统的效率。     

基于FP-Tree的多级关联规则挖掘算法

关于多级关联规则挖掘方面的研究到目前为止还非常有限,尤其是在减少所需存储空间、产生有效规则、缩短计算时间方面还有很多工作要做。基于FP-Tree的算法在以上方面被证实有其非常大的优势。故本文提出了一种基于FP-Tree的多级关联规则挖掘算法,并采用简化前缀树的方法优化算法性能。     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后,结合临床数据的特点,建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。     

基于审计日志的关联规则挖掘

为解决审计日志信息利用不充分的问题,通过改进FP-Growth方法研究了审计日志关联规则,提出了基于相互关联规则的KAFP-Growth算法。将现有的审计日志与先进的数据挖掘分析技术结合,在详细研究Apriori算法、PCY算法和FP-Growth算法后,引入了重要属性的概念,对审计日志中的重要属性进行约束,减小了频繁项集,提高了计算性能。实验结果验证KAFP-Growth算法有效提高了审计日志的关联分析效率,相较于FP-Growth算法,在最小支持度相同的情况下,改进算法运行时间速度提升了49.3%,随着数据集规模的增大,改进算法运行时间可提升60%以上。     

数据挖掘中关联规则算法的研究及应用

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性.     

用关联规则方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则

如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的至关重要的问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法。文章首先介绍了关联规则的定义以及关联规则的 4个属性 :可信度、支持度、期望可信度和作用度。然后讲述了如何用 SGI公司的数据挖掘工具 Mineset在保险业务数据中发现关联规则 ,从而得出一些对保险公司起指导作用的控制投资风险的规则。关联规则还可广泛用于银行、电信、商业等其它领域     

基于集群系统的并行关联规则挖掘策略

文章在分析已有并行关联规则挖掘算法的基础上,讨论了多处理器系统中影响并行关联规则挖掘算法性能的主要问题。提出了多数据源在集群系统中的分布策略、在集群系统中进行并行关联规则挖掘的过程与策略、挖掘过程中并行计算的模型与方法以及规则的合并机制。     

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.     

一种有效的关联规则增量式更新算法

本文针对在事务数据库不变 ,最小支持度和最小可信度发生变化的情况下 ,如何进行关联规则的维护问题进行了研究 ,并提出了一种有效的增量式更新算法