经典关联规则挖掘算法

数据的挖掘是一门综合的学科,涵盖计算机数据库以及高等数学等诸多学科,对于如何更好地利用分析数据库,学者一直在探索。本文从关联规则基本理论入手,进一步对关联规则挖掘的经典算法Apriori算法和FP-growth(频繁模式增长)算法进行了详尽描述,并提出了两个算法不同的针对点,有助于使用者在应用时根据环境做出适当选择。     

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.     

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.     

关联规则挖掘算法及其在个性化网站中的应用研究

较为详细地介绍了关联规则挖掘的基本内容和相关算法,给出了在web个性化网站的建设中,利用关联规则挖掘对用户数据进行分析和预测用户行为的一个实例.     

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Apfiori算法地优缺点进行了评价．     

基于水平加权关联规则挖掘算法的研究

针对传统关联规则各项目具有着相似的出现频率和相同的重要性两个前提假设,提出了加权关联规则的概念,重点研究了水平加权关联规则MINWAL(O)算法的基本思想,指出该算法的不足及优化算法,旨在对加权关联规则挖掘算法的扩展和改进奠定基础.     

基于粗糙集关联规则算法的研究

采用粗糙集的理论思想,将传统数据库转换成更容易处理的基于属性的决策系统.无需产生候选项集,克服了Apriori算法频繁扫描数据库的缺陷,并采用分割思想.大大提高了算法的执行效率.     

任意多表间关联规则的并行挖掘

通过关键字等相关属性之间的联系,在不进行连接操作的前提下,探讨任意多表间关联规则的数据挖掘问题。给出相关的数据结构以及具有较好并行度的算法,并对算法作定性分析。     

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。     

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.     

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.     

基于满意度控制的机场应急救援决策规则的数据挖掘

摘要: 机场应急救援工作的规模决策对于抢救生命财产至关重要. 针对目前救援规模决策缺乏合理规则指导的问题, 提出了一种基于满意度控制的数据挖掘方法. 该方法将满意度理论中的选择函数和拒绝函数植入数据挖掘关联规则算法 中,在保持样本完好性的同时识别异样数据,控制挖掘进程,建立有效的机场应急救援辅助决策规则库,用以辅助决策 者作出更为科学合理的决策. 实验结果表明,该算法能挖掘出合理的应急救援规模决策规则,提高挖掘的准确性和效率.     

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.     

一个基于频繁项集的时态数据挖掘算法

研究了基于频繁项集的一个时态效据挖掘算法。首先，引进了基于频繁项集关联规则的概念，性质，然后，给出了基于时态约束关联规则的相关概念的定义和性质分析。最后，给出了在时态效据库中挖掘具有时态约束的最大频繁项集，并在此频繁项集生成时态关联规则的算法，由此导出了一种具有一定意义的时态关联规则挖掘方法，这种方法可以崩于商品销售。股票价格等问题的知识发现，最后讨论了该算法在股票效据分析上的一个应用。     

模糊规则中的不确定性推理研究

针对模糊规则中以真值形式表达的不确定性推理问题进行了深入的研究.首先完整地分析了规则中的前提、结论、证据、条件、推论和结果这6类命题的不同含义;然后根据规则应用的实际情况,提出了一种新的逻辑组合关系——广义逻辑关系;最后定义了模糊子集匹配度和模糊规则匹配度,并给出了相应的条件真值和结果真值推理算法,从而形成了完整的通用不确定性推理模型.     

一个有效的区间值模糊推理方法

在区间值模糊集理论的基础上,提出了一种基于区间值模糊集的模糊产生式规则的推理方法。为采用这类规则进行推理,文中给出了规则前件与事实是否匹配的模糊匹配函数.最后用实例说明采用区间值模糊产生式规则进行不精确推理的方法.     

数据采掘中的广义粗略集模型

在数据采掘中,运用传统的粗略集模型能对完整的数据库进行所需的规则抽取。在此基础上研究了广义粗略集模型对不完整数据库的数据采掘问题。     

一种使用修正模糊隶属度的航迹关联方法

在分布式多传感器多目标跟踪系统中,航迹关联是进行航迹融合的必要预处理步骤. 针对传统航迹关联方法在密集目标环境下关联正确率严重下降的问题,文中提出一种新的航迹关联方法. 该方法对传统的模糊隶属度进行时间平滑,并在整体上而不是单个隶属度上考虑航迹的关联程度,从而提出一种修正模糊隶属度来衡量两条航迹的相似程度. 此外还设计了一种基于先验有序关联对的训练方法来设置参数. 仿真结果表明,与经典的模糊双门限方法相比,该方法易于设置参数且性能更好,因而更适合于工程应用.