时态关联规则研究与应用

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法(TApriori算法),它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的.最后,结合具体CRM项目的特点,讨论了在CRM引入数据挖掘的体系结构,给出了一个应用.     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。     

时态关联规则挖掘综述

交易数据库中的关联规则挖掘是一个很有价值的问题。现在已有不少关联规则模型,挖掘关联规则的算法也在不断改进。然而,在真正的数据库中,一些特殊的问题还没有被解决。一个主要的未解决的问题就是处理包含时态信息的数据。近几年来,为了解决这个问题,已经提出了基于某些方法的研究。     

一种新的多维关联挖掘智能方法

关联规则挖掘在数据挖掘中有着重要的作用.本文提出了采用多维模型的架构将维表进行组织,而且利用项目分块和提取感兴趣的个别属性作为多维关联规则挖掘的基本思想,并利用数据库查询语言实现算法,实现了多维的挖掘,经实验表明该算法的效率大大高于Apriori等算法,且易于实现.     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.     

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。     

带有时态约束的多层次关联规则的挖掘

为了适应现实世界数据中数据具有多层次性和时态性的客观情况，在以往关联规则挖掘算法的基础上，提出上具有时态约束的多层次关联规则的挖掘算法，该算法在核心思想是利用统计分析方法，根据用户给定的最小支持度和最小可信度，确定出用户感兴趣的关联规则，实例分析结果表明，该算法与单层次的无时效性的数据挖掘算法相比更有应用价值。     

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。     

快速关联规则挖掘算法

提出了一种新颖的关联规则挖掘算法QAIS，与经典两阶段式关联规则挖掘算法不同的是，它只需扫描一遍事务数据库，不需要生成候选集，并且可以方便的应用在增量式关联规则挖掘算法中，该算法经合成数据验证是有效的．同时针对关联规则生成过程中出现大量冗余规则的问题，还讨论了冗余关联规则去除的问题．     

有效时间概率关联规则在商品推荐系统中的应用

在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带时间性,根据实际的应用,对传统的算法进行了改进,提出了在商品推荐系统中构建的模型,并与类似算法进行了比较.采用了本文提出的算法后,能够挖掘出小概率项目中蕴涵的关联规则,并考虑到时间的因素,去除了多余的杂质数据,而Apriori算法则无法做到这点.     

基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘

 针对现有拓扑关联规则挖掘算法不能够有效地提取长频繁约束拓扑关联规则,提出一种基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘算法,该算法适合挖掘带约束空间布局关系的长频繁拓扑关联规则;该算法用区间映射法的下行搜索策略产生候选频繁拓扑项目集,利用逻辑"与"运算计算拓扑关系事务的支持数.实验证明在挖掘长频繁约束拓扑项目集时,该算法比现有算法更快速更有效.     

基于兴趣度的高职课程关联规则挖掘

研究关联规则数据挖掘,讨论兴趣度的概念,设计基于此概念的算法.以高职成绩数据库为处理对象,分析课程间的关联规则,并以兴趣度为约束条件,剔除具有欺骗性的无效关联,挖掘一些合理可靠的课程间有趣的关联规则,从而为高职课程设置和教学大纲的修订提供参考,同时也验证了算法的有效性.     

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.     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

利用FP-树挖掘有约束的频繁模式

探索有约束限制的频繁模式的挖掘问题,目的是要建立一个基本框架,通过构造一种新的数据结构--约束树,解决了确定一个项集的最小约束值的关键问题.在此基础上进一步提出了一种有约束限制的模式增长算法,并进行了初步的实验验证.实验结果表明,新的算法比以前类似算法在性能上有显著提高.     

基于文本库的完全加权词间关联规则挖掘算法

提出了基于文本数据库的完全加权词间关联规则挖掘算法,给出了与其相关的定理及其证明过程。该算法采用三种剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,提高了挖掘效率。实验结果表明该算法的有效性,和现有算法比较,挖掘效率确实得到改善和提高。     

关联规则挖掘的新模型

对关联规则的不足进行分析,提出了一新关联规则模型,此模型有助于挖掘关联规则的正相关与负相关.并对经典模型进行一定改进.