挖掘典型的语言值关联规则

通过给定的最小支持率和最小信任度来挖掘语言值关联规则往往会得到很多规则,因此用户很难获得真正关注的语言值关联规则．本文提出一种挖掘典型语言值关联规则的算法,此算法将挖掘得到的语言值关联规则按照相同的后件进行分组,然后对每个分组中的语言值关联规则根据规则之间的不相似性进行聚类．最后从每个类中挑选出代表类原型的语言值关联规则作为典型的语言值关联规则．典型的语言值关联规则是语言值关联规则集合中最具有代表意义的规则．     

挖掘关注的语言值关联规则

为了解决利用RFCM算法划分数量型属性，并通过组合语言值进行语言关联规则挖掘中出现的规则数量太多，以及难于获得用户真正关注的规则等问题，提出了一种改进的语言值关联规则挖掘算法。通过最大隶属原则将记录在数量型属性上的取值转换为语言值，然后转换成布尔型属性关联规则挖掘问题。同时，给出一个能够度量语言值关联则简洁性和新奇性关注程度（兴趣度）的计算函数，用于减少选取关注语言值关联规则的工作量。采用本文提出的方法对一组实例数据进行实验，得到了关注程度较高的语言值关联规则。所采用的方法能适用于含有大量数量型属性的数据库，并能有效地获取用户关注的规则。     

道路交通事故中关联规则的应用研究

城市交通事故的频繁发生已严重影响到人们生命和财产安全,运用关联规则挖掘技术可以发现道路交通事故数据中各属性的关联。提出一种使用SQL语言进行交通事故中基于约束规则后件的多维关联规则挖掘算法及具体应用,以期为交管部门作出顶防举措的依据。     

一种计算网络告警因果关联置信度的新方法

为提高告警因果关联准确性,提出了将实施单次攻击所需的时间消耗作为随机变量,给出其概率分布模型,在此基础上计算任意2条因果相关告警的时间关联置信度。设计并实现了算法验证程序,利用DARPA 2000入侵检测数据集进行了验证。结果表明,新方法合理地量化了告警时间关联置信度,且计算复杂度低,能为正确关联攻击场景提供支持。     

数值约束条件下的模糊关联规则挖掘方法

利用模糊集理论, 结合数据库模糊查询、 规则模板及语言量词等概念和方法, 通过数值信息对规则做进一步约束, 解决了关联规则挖掘中未考虑与项目相关数值信息的缺陷, 提出了基于模糊数值约束的关联规则挖掘, 实验结果表明, 所提出的挖掘方法具有良好的伸缩性, 挖掘效果更具有针对性.     

正负关联规则挖掘的研究

传统的基于支持度-置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。本文提出了一种评价关联规则的可量化标准,进一步提出一种能同时挖掘正负关联规则的框架,实验证明该方法是有效的。     

基于SQL查询语言的关联规则提取算法研究与实现

本文提出一个基于SQL查询语言的关联规则提取算法,可以高效灵活地解决大部分关联规则的提取。由于该算法间接引用了关系数据库中已有的数据库加速扫描和查询等成熟算法,因此在大规模数据量的情况下,提取速度一般还能够维持在秒的数量级上,从而使得算法具有可应用性。     

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。     

一种面向网络行为因果关联的攻击检测方法

为了能在攻击目标受损之前检测到攻击事件,提出了面向网络行为因果关联的攻击检测方法.该方法基于SNMP管理信息库数据,根据攻击目标的异常行为,首先利用Granger因果关联检验(GCT)从检测变量中挖掘出与异常变量存在整体行为关联的基本攻击变量,然后针对异常行为特征再次利用GCT从基本攻击变量中挖掘出与异常变量存在局部行为关联的攻击变量,最后根据攻击变量和异常变量之间的因果关系,构建面向攻击方检测的攻击关联规则.在Trin00 UDPFlood检测实验中,所提方法成功挖掘出攻击变量udpOutDatagram,取得了满意的检测效果.实验结果表明,该方法能够在攻击方检测到攻击事件,为及时阻止攻击过程向攻击目标进一步扩散提供预警.     

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.     

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.     

含负项的关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.     

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。     

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.     

一种基于半布尔矩阵的混合维关联规则算法

定义了一种半布尔矩阵结构的关系表,给出混合维关联规则的一种解释及挖掘算法,分析了电信运营商的新业务关联分析实例．     

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.     

Indirect associations between multiple items and a mining algorithm

hldirect association is a high level relationship between items and frequent itemsets in data. Current research approaches on indirect association mining are limited to indirect association between itempairs,which will discover too many rules from dataset. A formal definition of indirect association between multiple items is presented, along with an algorithm, SET NIA, for mining this kind of indirect associations based on anti-monotonicity of indirect associations and frequent itempair support matrix. While the found rules contain same information as compared to the rules found by indirect association between itempairs algorithms, this notion brings space-saving in storage of the rules as well as superiority for human to understand and apply the ndes. Experiments conducted on two real-word datasets show that SET _ NIA can effectively find fewer rules than existing algorithms which mine indirect association between itempairs,the experimental results also prove that SET_NIA has better performance than existing algorithms.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

一种改进的负关联规则挖掘算法

负关联规则A→—B(或者-A→B,-A→B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用．然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中．因此提出一种新的挖掘horn子句类型负关联规则的算法,并且实验证明是行之有效的．