一种用户频繁移动模式并行挖掘算法

针对用户的日常移动轨迹进行挖掘,可以有效地发现隐藏在用户生活中频繁出现的移动规律,即用户频繁移动模式,提出了一种基于PrefixSpan算法的用户频繁移动模式并行挖掘算法PASFORM.该算法利用了新的剪枝策略,缩小了搜索空间;引入了时间约束,挖掘出的频繁移动模式带有时间属性;使用前缀树存储频繁移动模式,缩小了存储空间;采用了并行化方法,适用于海量时空数据的挖掘.实验结果表明,该方法能够快速有效地挖掘出用户频繁移动模式.     

用户浏览偏爱模式挖掘算法的研究

针对当前的挖掘算法只是简单地把频繁访问路径作为用户浏览的兴趣路径的问题，充分地考虑了用户在页面上的浏览时间和在路径选择上表现出来的浏览偏爱，提出了基于远程代理数据收集的浏览偏爱模式挖掘算法。该算法先利用客户端的远程代理收集用户浏览信息，然后划分成用户事务，最后利用一个递归过程找出用户浏览偏爱模式。实验证明：该算法比当前的频繁访问路径算法在用户浏览兴趣度量上更准确。     

基于广义序列方法的科学平台用户浏览方式挖掘

为了分析网络用户的浏览行为特征,实现科学平台的网络个性化服务,用广义频繁子序列挖掘算法,该算法挖掘Web服务器日志中的用户浏览路径,设计科学平台用户的浏览模式,为用户提供主动式信息服务.经过对日志文件的预处理,得到用户会话文件,然后采用广义频繁子序列挖掘算法对用户浏览模式进行识别.实际应用表明,这种广义频繁子序列识别方法能够有效地发现用户的兴趣所在,从而更好地为用户在线浏览提供帮助.     

基于关联规则的频繁路径挖掘算法

传统的关联规则Apriori算法中,只要两个k-1维的频繁项集有k-2个元素相同就可以生成维数为k的候选集,但在利用Web访问信息挖掘用户浏览模式发现频繁路径时,效率比较低下,本文利用Apriori算法的思想,对其进行了改进,进行频繁路径挖掘。     

极大布尔关联规则的挖掘算法

关联规则的挖掘往往会产生大量的关联规则,"规则爆炸"的问题会使用户很难得到自己所需要的重要信息.极大布尔关联规则集因其包含的规则数量少且不丢失规则信息的优点提高了用户分析关联规则结果的效率,且节省了规则存储空间.在分析频繁闭项集、频繁基项集和极大布尔关联规则性质的基础上提出了一种挖掘极大布尔关联规则的算法,利用此算法可以得到极大布尔关联规则集,还通过实例验证了算法的正确性.     

一种改进的压缩频繁模式挖掘算法

传统的频繁模式挖掘算法产出大量的频繁模式,这些大量的频繁模式对于后期的分析、处理以及理解都带来了相当大的挑战.针对上述问题,该文提出了一种改进的压缩频繁模式挖掘算法,该算法基于CFP-树通过对传统频繁模式挖掘算法的改进能够从大量的频繁模式中选择出规模更小的频繁模式代表集合,从而起到减小庞大的频繁模式挖掘结果规模的目的.实验中还将该算法和现有的RPlocal算法进行了对比,结果表明改进的压缩频繁模式挖掘算法能够在合理的时间及容错范围内获得更小的频繁模式代表集,同时大大降低了时间复杂度,提高了挖掘效率.     

重用最大频繁模式的可持续进化算法

为了重用进化过程中沉淀在优秀个体集中的信息,设计了最大频繁序列模式挖掘算法,并在其基础上提出了重用最大频繁模式的可持续进化算法(MFPEA).该算法设置了多个不同层次的种群为不同适应度水平的个体提供生存空间,采用最大频繁序列模式挖掘算法挖掘种群中的优良基因,并将具有优良基因模块的新个体注入到不同适应度水平的种群中.文中...     

事务模式树分层挖掘算法及其应用

从事务数据、时间序列数据等数据库中挖掘频繁模式已在数据挖掘领域中得到了广泛地研究．针对目前已有的Apriori算法和频繁模式增长算法在时间和空间等方面的复杂性和低效性，提出了一种新的数据结构——事务模式树，用来存放待挖掘的事务信息，同时给出一种基于该数据结构的挖掘算法——事务模式树分层挖掘算法．最后，把该算法应用于保险业务．结果表明,该算法简单高效，值得推广.     

基于投影位置的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法在产生频繁序列模式(特别是挖掘密数据集和长序列模式)时会产生大量的投影数据库,使得算法性能下降的问题,提出一种基于投影位置的序列模式挖掘(PSPM)算法.该算法利用Apriori性质舍弃对非频繁项存储,节省了存储空间和扫描不可能出现序列的挖掘时间;在递归挖掘过程中,利用投影位置表直接定位投影序列位置进行挖掘局部频繁项,避免了构造投影数据库,从而提高执行效率.实验结果表明:与PrefixSpan(with pseudo-pro)算法相比,PSPM具有更好的执行效率和可伸缩性.     

基于均值约束满足度剪枝策略的高效序列模式挖掘算法

为了减少无用候选序列的生成,并使挖掘得到的序列模式符合用户要求,约束条件下的频繁序列模式挖掘已成为数据挖掘领域的一个新的重要研究方向.作为强约束形式的一种,均值约束目前仍然是基于约束的频繁序列模式挖掘的一个困难问题,其主要原因在于很难利用均值约束来进行序列模式挖掘中的剪枝.为此,提出了一种基于均值约束满足度剪枝策略,并且以前缀增长方法为基础设计了一个有效的频繁序列模式挖掘算法.通过分析并实验验证了该算法的时间效率和剪枝性能,结果表明,该方法是有效的.     

基于线程并行计算的Apriori算法

针对数据挖掘中经典的Apriori算法在计算频繁项目集时需消耗大量的时间缺点,文中利用多线程并行计算的特点,提出了基于线程并行计算的Apriori算法,该算法是将统计候选项目个数的任务交给多线程来执行,从而达到减少Apriori算法的运行时间。通过实验数据分析,该算法对减少Apriori算法的运行时间有很大的提高。     

WHPM-Apriori:网页超链接挖掘的Apriori改进算法

网页链接关系的设计影响到用户的访问效率,通过日志挖掘发现网页间的关联关系,使网站设计更趋合理,便于用户访问.为了提取页面间的关系,日志数据预处理后,利用Apriori算法发现频繁集,找到页面间的关联规则.网站结构主要由网页和网页间的超链接组成,针对网页超链接结构的特点:一条超链接只能建立在两个网页上.发现频繁集只需找出所有2-项集即可.提出网页超链接挖掘的Apriori改进算法(WPHM-Apriori).实验表明,该算法有效地降低Apriori的时间复杂度.     

基于不同客户群的Web频繁浏览模式挖掘算法

为了有利于对网络用户实行个性化服务,采用先对服务器记录用户采用赋权值距离算法进行聚类,然后对各类缩小的用户群体采用BQ-tree树算法进行用户频繁浏览模式挖掘.仿真结果表明,整个算法在保证挖掘效果的同时,比以往的Apriori算法、FP-growth算法更节省时间,且挖掘结果能有效地对用户提供个性化服务.     

基于二进制Granule计算的关联规则挖掘方法

在分析关联规则挖掘Apriori算法时,从信息粒的角度出发,根据二进帝j粒计算的表示方法和Apriori算法中的相似性及交互性,提出了一种用二进制粒计算采表示的Apd槲改进算法,即使用二进制粒计算求出频繁项目集。方法不仅简洁、方便、逻辑性强,而且更适合于计算机运算。     

一种基于关联规则挖掘的改进算法

随着计算机技术和通信技术的不断发展，用户存储了越来越多、具有很高使用价值的信息，不断涌现的大量信息在给人们带来方便的同时也带来了问题，怎样提取有用信息使得数据挖掘技术应运而生．关联分析是数据挖掘的本质，关联规则挖掘是进行关联分析最常用的方法．在关联规则的Apriori算法的基础上，指出了该算法的不足之处，提出了一种新的改进算法，从而增强了算法的适应性．     

基于Apriori关联规则在信息无障碍网站的应用

为在Web日志数据中挖掘关联规则以指导信息无障碍网站的设计与开发, 针对大量用户对网站页面URL(Uniform Resoure Locator)的访问频率等信息, 通过Apriori算法实
现数据挖掘, 以寻找用户访问页面之间的关联规则。根据3次点击原则及网站结构设计的特点, 对Apriori 算法网页超链接挖掘的过程进行了改进, 频繁项集最多只需找出所有3
-项集即可。算法实现过程表明, 该方法可有效降低算法的时间复杂度, 能通过对关联规则的分析确定用户感兴趣的网页类型, 找出用户所访问网页之间的链接关系。     

Apriori算法的改进及其在物流信息挖掘中的应用

在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori算法与物流信息挖掘相结合的Apriori改进算法.通过Apriori改进算法与原Apriori算法挖掘结果的比较,说明了Apriori改进算法不仅缩小了剪枝扫描数据库的规模而且减少了生成频繁项目集的候选项目集.     

改进的关联规则挖掘算法-MIFP-Apriori算法

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优化策略提出了一种改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法。实验表明,该算法能够将扫描数据库次数降低到一次,有效解决产生大量冗余候选集的缺陷,提高算法效率。     

关联规则Apriori算法的改进

Apriori算法是关联规则提取的经典算法,但存在一些不足之处。关联算法的研究主要集中在提高Apriori算法的效率上。本文分析了该算法并进行了改进,使得频繁集产生的同时精简事务集。这种算法及时去掉了不必要的数据,减少了数据运算,从而使算法更优化。