基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法，分析了该算法存在的问题并提出解决方案，展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

一种基于频繁项集的搜索引擎聚类浏览算法

搜索引擎的聚类浏览技术可以帮助用户更好地在搜索引擎返回的结果中定位自己感兴趣的信息.TS-FIC算法通过加工关联规则挖掘出来的频繁项集作为类标签,形成初始聚类,利用频繁项集之间的语义关系,把初始聚类组织成树结构.在形成最终聚类时,引入语义相似度作为计算类相似度的一个考量方面,最后利用一种新的排序方案把最终结果排序显示给...     

基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法,分析了该算法存在的问题并提出解决方案,展望了关联规则挖掘的未来研究方向.     

一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术

针对目前基于K-Means算法的入侵检测技术所存在的符号类型数据处理能力欠缺、误报率较高的问题,提出了一种基于聚类和关联规则修正的入侵检测技术。将关联规则挖掘技术引入到聚类分析机制中,利用针对符号型属性的关联规则挖掘结果对聚类结果进行修正,从而有效降低由于在入侵检测单纯使用聚类分析所导致的误报。详细阐述了改进的具体实现方案,并通过实验验证了该技术的可行性。     

基于聚类的关联规则算法在刑事犯罪行为分析中的应用

针对刑事犯罪领域建立的大量业务信息数据库,提出基于聚类的关联规则数据挖掘算法,将该算法应用于刑事犯罪行为分析,可以获得不同案件之间的相似性、犯罪人构成属性之间的关系,进一步揭示出犯罪行为在时间空间上的分布规律、犯罪人的构成特点以及诱发某种犯罪行为的决定因素等,达到加快警务决策、提高执法效率、有效打击与制止犯罪的目的。     

一种基于超级链接结构的WWW模糊聚类算法

搜索引擎是目前最主要的WWW信息检索的工具 ,然而 ,用户对当前搜索引擎的检索效果并不满意。论文给出了基于文档文本内容和文档间超链信息的混合相似度计算方法,并给出了基于混合相似度的模糊(软 )聚类算法HTSC。对HTSC算法进行了理论分析 ,并对其中的核心算法进行了初步的实验验证。该算法可对搜索引擎返回的结果进行模糊聚类 ,以方便用户从中找到真正需要的信息。     

数据挖掘中关联规则及聚类并行算法研究

数据挖掘在各行业发挥着越来越重要的作用,随着数据挖掘中数据量的高速增长以及大规模计算在数据挖掘中的应用,挖掘算法处理海量数据的能力问题日益突出。研究并行算法是解决这一问题的有效途径,该文对常见的数据挖掘关联规则及聚类并行算法进行了研究探讨。     

一种基于数据关联的聚类集成方法

聚类集成是集成学习中的一个重要分支,其目标是解决无监督聚类分析中聚类算法的选择性、偏差性与数据特殊性等导致聚类结果不理想的问题。文章提出了一种基于数据关联的聚类集成方法(CEBDR),该算法先提取出在聚类成员中体现有关联关系的数据对象来组成新的类,然后对这些类进行二次聚类得到最终的集成结果。文中选用了一些标准数据集,采用CEBDR算法、已有的基聚类和聚类集成算法来进行对比实验,实验结果表明,该算法能够有效地提高聚类质量。     

基于概念分组的Web搜索结果聚类算法

为了便于用户浏览搜索引擎返回的搜索结果,快速有效地定位有价值的Web文档,提出了基于概念分组的Web搜索结果聚类算法.首先,建立特征词同现网络,利用概念分组技术挖掘特征词之间的语义关联,形成主题概念类;然后,计算文档与各概念类之间的距离,据此实现Web搜索结果的聚类;最后,综合考虑特征词在类内和文档集中的重要性进行类别标签的选择.实验结果表明本算法具有较好的聚类性能,明显优于k-均值算法,且产生的类别标签容易理解.     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

一种基于关联挖掘的缺省规则更新算法

为了解决缺省关联规则的增量挖掘问题,在算法DRMBAR的基础上,结合粗糙集理论及频繁模式树结构,提出了一种基于关联规则的缺省规则更新算法IADRBAR,该算法主要考虑最小支持度发生变化时缺省规则的更新问题,即在新的最小支持度下,如何高效地生成新的关联规则. IADRBAR在最坏的情况下仅须扫描决策表一遍,并利用上一次已经挖掘出的频繁项目集及关联规则,有效地提高缺省规则的更新效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.     

一种多维时态关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带有时态特性,所以往往需要在时态约束的前提下挖掘多维关联规则．本文从一个实际问题出发,在单维Apriori算法和已有的工作基础上,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,并与类似算法进行了比较．     

基于trie的关联规则发现算法

分析了现有的关联规则挖掘算法,总结了当前的研究概况,从数据结构的角度出发,提出了用trie做数据结构存储交易数据库的所有项集,实现快速产生频繁项集,改进关联发现的性能.该方法只需一次扫描数据库,能够支持小的支持度计数和数据库的动态修改.     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

关联规则挖掘算法的优化处理

对挖掘关联规则的Apriori算法的关键思想进行了研究,给出了该算法的一个改进算法,提高了原算法的效率。     

信息检索中元搜索引擎结果选择策略

介绍了在互联网信息检索领域中搜索引擎的产生及发展状况,以及元搜索引擎的基本工作原理.元搜索是建立在搜索引擎之上的,提供统一的用户查询界面与信息反馈形式,应用不同的结果选择策略满足用户不同的需求.     

基于机群结构的关联规则并行挖掘算法

在比较当前几种并行关联规则挖掘算法的基础上,为了解决CD、FDM、DDM算法的候选集和执行时间方面存在的问题,结合关联规则的性质定理,提出了一种改进的并行关联规则算法IPARM.在无共享的工作站机群上进行性能测试,采用改进并行算法的执行效率提高了,达到了算法优化的目的.     

模糊聚类算法在Web信息搜索中的应用

随着Internet的普及,Web信息量爆炸性的增长,数以亿计的Web页面形成了内容丰富而庞杂的WWW资源,如何从海量的数据中高效、高质量地检索到用户所感兴趣的信息资源是当前我国Internet资源挖掘的热点问题之一. 将基于模糊逻辑的聚类算法FK prototype引入到Web信息搜索中,改良了传统方法一刀切的 分类处理方式,从而有效地提高了Web文档的检索质量.     

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。