基于剪枝概念格模型的频繁项集表示及挖掘

发现频繁项集是关联规则挖掘的关键步骤。然而,大多数频繁项集求解算法因需要产生大量候选集而降低了效率。该文在研究概念格和频繁项集关系的基础上,将剪枝概念格PCL模型引入数据库中频繁项集的表示,利用概念间的关系性质,在不丢失信息的同时能有效压缩频繁项集的规模,并提出基于PCL模型的频繁项集求解算法。该算法基于Apriori性质,在构造过程中及时、动态地剪枝,删除与频繁项集求解无关的概念,从而有效地改善了频集挖掘算法的时空性能;实验证实了算法良好的性能。     

基于矩阵的频繁项集挖掘算法

在所有频繁项集挖掘算法中,Apriori算法一直是一个经典的算法,但是该算法存在的最大缺陷是要进行多次的数据库扫描并且在挖掘过程中产生大量的候选频繁项集,因此效率很低.提出了利用基于矩阵的方法挖掘频繁项集,很好地避免了这个缺陷.     

基于线性表的闭频繁项集挖掘算法

利用频繁模式表的线性表简单结构及闭频繁项集挖掘的优点,提出了一种闭频繁项集挖掘算法.模式签名向量间的合取操作以及向量计数操作为该算法的主要操作,实现从已生成的闭频繁项集生成集中抽取代表模式,降低了模式搜索空间,简化了生成闭频繁项集的过程,实验结果验证了该算法的有效性.     

一种快速发现最大频繁项集的挖掘算法

文章分析了关联规则发现中关于频繁项集的生成与测试方法,提出一种快速挖掘最大频繁项集的算法MFIA_VTL。该算法针对数据库的垂直事务标识列表结构对项集搜索空间进行基于前缀的划分,来发现最大频繁项集。实验表明,该算法性能稳定,可扩展性好。     

基于免疫算法的频繁项集挖掘

设计了一种不同于传统关联规则挖掘算法(如Apriori算法等)频繁项集产生算法.该算法借鉴一般免疫算法思想,并从新的角度来看频繁项集的定义,避免了传统算法中存在的"项集生成瓶颈"问题.通过对mushroom数据的频繁项集挖掘的实验,与传统方法进行了比较,其结果表明,基于免疫算法的频繁项集挖掘算法在大数据集、低支持度情况下平均挖掘时间短.     

一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法

提出了一种基于Map Reduce模型的Apriori改进算法,该算法利用Map Reduce模型分布式处理海量的输入数据,结合Apriori算法,得到局部频繁项集,通过聚合处理得到全局频繁项集.实验证明,该算法是有效的.     

一种基于预裁剪的不确定数据流频繁项集挖掘算法

随着交通、网络流量监控等应用的涌现,不确定数据流频繁项集挖掘成为近年来的研究热点。通常在不确定数据流中,频繁项集所占的比例较小,导致挖掘中无效操作较多。基于这种情况,提出了一种基于预裁剪的不确定数据流频繁项集挖掘算法Prep-UF-Streaming;该算法,不仅能裁剪掉大部分非频繁项集,提高了算法的平均运行时间;而且能够检测到非频繁项集成为频繁项集的可能性,尽量不丢失频繁项集,从而尽可能地提高算法的性能。     

一种利用差集的加权频繁项集挖掘算法

挖掘加权频繁项集是多种数据挖掘应用中的关键问题,为提高传统加权频繁项集挖掘算法的性能,在研究概念格模型和差集Diffsets理论的基础上,构建一种利用差集的加权频繁项集格结构,该格结构通过差集性质快速计算加权支持度,满足向下封闭特性,更有利于高效生成加权频繁项集.最后给出了相应的FWIL-Diffsets构造算法,该算法仅对数据库进行一次扫描,通过性质定理有效减少项集生成中的计算量.研究结果表明:该方法能显著提高生成加权频繁项集的效率.     

基于图的最大频繁项集的生成算法

挖掘频繁项集是数据挖掘的重要技术之一,目前已有很多经典算法,如：apriori算法,FP-tree等.挖掘频繁项集主要是寻找最大频繁项集,为了快速寻找最大频繁项集,通常采用削减候选项集、减少扫描数据库次数的方法和将自底向上与自顶向下的搜索方法结合起来（又称双向搜索）.双向搜索能有效地缩减搜索空间.本文把基于图的关联规则挖掘和双向搜索的思想结合起来产生最大频繁项集,提出了基于图的最大频繁项集生成算法.此算法用图将数据映射到一个向量上,通过一遍扫描数据库就可以构造整个频繁项集,结合双向搜索,能快速生成频繁项集,对产生较大长度的最大频繁项集也有较好的效果.文末,把基于图的关联规则挖掘算法和基于图的最大频繁项集算法进行了比较,分析出性能差别的原因.     

分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法

提出了针对数据水平分布的分布式数据集下的全局最大频繁项集更新挖掘算法（UDMFI）,用于解决当最小支持度阈值发生变化时全局最大频繁项集的更新挖掘问题.通过提出的带项目头表的频繁模式树（HFP-Tree）来存储数据,然后根据最小支持度阈值变小时,原最大频繁项集的集合中的元素一定是新最大频繁项集的集合中某些元素的子集的特性,以及最小支持度阈值变大时,原最大频繁项集中的一些最大频繁项集将可能不再是新最大频繁项集的集合中的最大频繁项集的特性,充分利用已挖掘的结果,从而减少挖掘过程中的费用.实验结果表明该算法具有较好的效率.     

基于倒排表和集合的TOP-N最频繁项集挖掘算法

最频繁项集挖掘是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点,它直接决定了文本关联规则挖掘算法的效率。本文首先分析了当前在最频繁项集挖掘方面的不足,然后给出了几个命题和推论,紧接着结合最小支持度阈值动态调整策略,提出了一个基于倒排表和集合的TOP-N最频繁项集挖掘IntvSet算法,最后对所提算法进行验证。实验结果表明,该算法的规则有效率和时间性能比常用的两个TOP-N最频繁项集挖掘算法:NApriori算法,IntvMatrix算法都好。     

概率频繁模式挖掘之U-apriori算法研究

不确定性数据的频繁项集挖掘的算法—U-apriori算法采用逐层迭代搜索方法,使用候选项集来找频繁项集.分析了U-apriori算法的流程和实现过程,并通过实验对比得出U-apriori算法花费较少时间和空间的优点,最后针对该算法的缺点提出了改进思路.结果表明:U-apriori算法是最佳概率频繁模式挖掘方法之一.     

基于迭代事务集与交集剪枝的最大频繁项集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,如果采用Apriori类的候选项目集生成一检验方法,则候选项目集生成的代价通常很高.为寻求避免生成大量候选项集或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集交集求最大频繁项集的迭代算法DIIP(Datasets Iteration and Intersection Pruning Algorithm),通过不断缩减事务集数据量和尽可能早地对项目集进行修剪实现最大频繁项集的挖掘,该算法有别于已有的最大频繁项集经典算法,实验表明该算法有效可行.     

基于线性链表存储结构的Apriori改进算法

Apriori是最有影响的挖掘关联规则频繁项集的算法。但是Apiori由于需要多次对数据库进行扫描,所以运行效率比较低。在Apriori算法的基础上,本文提出了一种基于线性链表的频繁项集挖掘算法,实验证明该算法能够有效提高执行效率。     

基于数据挖掘关联规则Apriori改进算法的入侵检测系统的研究

在众多的关联规则挖掘算法中,Apriori算法是最为经典的一个,但Apriori算法有以下缺陷：需要扫描多次数据库、生成大量候选集以及迭代求解频繁项集。因而提出了一种新方法,使Apriori算法产生的候选项集再通过数据库查找是否为频繁项集,从而提高算法的效率。最后针对入侵检测系统形成关联规则。实验结果表明,改进后的算法...     

基于图的四叉链表存储结构的最大频繁项集挖掘算法

虽然已有的最大频繁项集挖掘算法在结构和技术上已经做了很多改进,但还是存在挖掘速度慢、效率低的缺点,在此提出了图的四叉链表存储结构和基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法,该结构具有一次生成多次使用,不必耗用额外的存储空间等特点,基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法充分利用了该存储结构的特点以及频繁扩展集的性质,有效地减少了冗余候选集的生成,降低了串的冗余存储,将串集合间的比较转化为整型数组的比较,从而使得它比已有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘效率上有了明显的提高,最后通过实验证明了该算法较其他已有算法效率有了较大的提高．     

分布式全局最大频繁项集挖掘算法

提出一种分布式全局最大频繁项集挖掘算法(DMFI),该算法含局部挖掘与全局挖掘2个阶段。提出一个基于FP-tree的改进频繁模式树(IFP-tree)来存储数据信息。在局部挖掘阶段,先在各站点上分别建立该模式树,并使用有序方式存储频繁项目,然后,通过对各局部数据库的扫描,挖掘出局部最大频繁项集。在全局挖掘阶段,利用各局部数据库生成的最大频繁项集以及利用组通信播报消息的方式,从而挖掘出全局最大频繁项集的集合。对算法的实现以及在多种情况下进行测试。研究结果表明:DMFI算法具有较好的性能。     

一种不产生候选项集的关联规则挖掘算法

在挖掘关联规则的过程中，关键步骤是产生频繁项集．基于频繁项集支持矩阵的思想，提出一种有效的频繁项集挖掘算法-FIMA，并给出了算法的基本设计思想和算法描述．本算法利用矩阵挖掘频繁项集，不需要产生候选项集，且只需扫描数据库一次。所以此算法是非常有效的．     

基于FP树的一种快速挖掘生成器算法

频繁项集挖掘是数据挖掘的一个热点,频繁项集的精简表示有助于减少频繁项集的数量,是频繁项集挖掘中的一个关键性问题。文章在总结频繁项集的相关精简模型后,对频繁项集精简模型,生成器精简表示模型进行研究。传统的生成器精简表示模型每次生成都需要扫描数据库,效率不高。本文提出一种新颖的频繁项集精简算法FPASCAL,使用FP树数据结构代替数据库再结合剪枝策略。理论分析及实验证明该方法在时间性能和空间复杂度上都优于传统方法。     

基于简单双矩阵的关联规则算法研究

针对关联规则挖掘中传统Apriori算法需要通过多次扫描数据库来发现频繁项集的问题,提出一种基于简单双矩阵的方法来实现频繁项集的发现．该方法仅需要扫描数据库一次,并充分利用项集的出现次数和是否出现逻辑值来获取频繁项集．实验表明,该方法比Apriori算法更高效．