大型数据库中多层次相联规则的提取

针对相联规则的提取,给出算法ＸＬ－Ｔ２Ｌ１。利用概念层次树编码及自顶向下逐步深化的策略发现任意层次概念间的关联,并引入了有趣规则的概念,对已发现的大量规则进行精减,便于用户对规则的利用。     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

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。     

改进的关联规则采掘算法及其实现

在现有的关联规则采掘算法的基础上，进一步分析了经典算法的内涵，提出了生成大项目集优化时减少对交易数据库扫描次数的改进算法，并给出改进后的算法描述。在DBMS平台上用数据查询语言实现关联规则的采掘。结果表明，改进的算法对关联规则的采掘十分有效。     

基于概念的关联规则的挖掘

关联规则是数据挖掘研究的重要内容。本文提出的基于概念的关联规则的挖掘算法ＡＲ＿ｃｏｎｃｅｐｔ是对基于分类的挖掘算法的拓搌 ,提高了挖掘的效率和结果的有趣性。实验结果表明算法是有效的。     

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...     

一种无冗余的关联规则发现算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统算法生成的关联规则之间存在着大量的冗余规则。本文提出了一种通用的由量大频繁项目集生成无冗余关联规则的GNRR算法,利用规则之间的冗余关系,按一定顺序挖掘不同的规则,消除了规则之间的冗余性,使发现的规则数目呈指数倍减少。     

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．     

关联规则挖掘在数据仓库中的应用研究

从数据库知识发现的角度，介绍了数据仓库中数据挖掘模型的设计原理，提出了单层次结构的关联规则挖掘的一种设计原理和实现方法。     

基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法

针对数据立方体的结构特点，结合联机分析处理技术，提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法，以合肥农河超市实际数据作为测试数据，给出了两种算法的实验结果，结果表明，两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异，分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘。     

基于支持格的关联规则挖掘算法

提出了一种基于支持格的关联规则挖掘算法（ARSL），该算法连续扫描数据库事务序列，逐步构造支持格，对数据库扫描不超过2遍即可求得所有大项目集。首次扫描数据库时，能提供反馈信息，允许用户对最小支持率进行调整。该算法能连续处理事务序列，可用于网上在线数据挖掘。     

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.     

关联规则的高效向量法数据挖掘

对经典的向量挖掘算法和Apriori算法的思想及其复杂度进行分析后,提出了一种新的高效向量数据挖掘算法。新算法通过避免不必要的计算以达到提高算法的计算效率,通过避免不必要的存贮以达到减少算法的空间复杂度,与经典的向量挖掘算法相比有如下优点：(1)空间复杂度为o(n|L1|),比经典的挖掘算法的空间复杂度要小得多;(2)计算量比经典的挖掘算法要小。     

一种数据挖掘关联规则的高效算法

关联规则是数据挖掘的一个重要课题,本文提出了一种新的算法,可以大大减少扫描数据库的次数,能够灵活的在时空两方面取得折衷,提高了效率。     

关联规则发现的一种改进算法

在Apriori算法基础上,给出一个改进的关联规则发现算法·由于这个算法只需对交易数据库进行一次搜索,能大量减少所需的I/O次数,且内存开销适中,因此同其他关联规则发现算法相比具有快速的优点,适合于大型交易数据库·使用合成数据作试验表明这个算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法·     

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     

一种改进的分布式关联规则挖掘算法

数据挖掘本质上是一种新的商业信息处理技术,通过对数据进行统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识,用以指导高级商务活动。由于需要,对数据间的关联性的数据挖掘算法模型已成为数据库及相关领域的一个研究热点,给出了一种基于分布式数据库的挖掘模型及其相应的一种有效的挖掘算法,其由若干个站点集合而成,各个站点拥有各自的数据库、中央处理机、客户端,以及各自的局部数据库管理系统,依靠通讯网络连接。采用购物篮分析式关联规则,将各个数据库文件的数据合成,从而得到挖掘结果,对挖掘的方法又进一步挖掘,即将不满足条件的规则重新传送到各分布式站点上进行更加精确的挖掘处理,从而避免了频繁的网络通讯。该算法在减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算以及异构数据挖掘方面具有独特优点。