基于OLAP的多维关联规则挖掘研究

针对数据仓库中的多维数据模型及OLAP技术,给出了一套行之有效的基于OLAP的元规则指导的多维关联规则挖掘方案,最终挖掘出用户真正感兴趣的概念层次合理的多维关联规则.实验结果表明该方案是有效的.     

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.     

一种多维关联规则算法的研究

针对目前很少有一整套能同时处理量化属性和分类属性字段的多维关联规则的解决方法,对将单维关联规则的Aprior算法改进为量化属性的静态离散化多维关联规则的算法进行了研究,并以实例阐述了该算法在电子商店中的应用,分析了其商业价值。     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

聚类多维数字属性的关联规则

提出一种有效开采多维数字属性关联规则的算法。为解决返回规则太多的问题，利用聚类技术把开采出来的关联规则进行分类，从而使所开采的规则量显著减少，同时使得结果更易理解。     

基于关联规则的数据挖掘研究

本文介绍了关联规则的概念,并通过一个例子说明了关联规则挖掘的一种算法－－Apriori算法,指出了数据挖掘未来研究的重点和方向。     

基于关联规则算法的研究

本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则，分析了关联规则中的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及CRApriori算法，并且阐述了各种算法的主要特点。     

数据立方体中多维关联规则挖掘算法

数据立方体是数据仓库中数据组织和存贮的重要手段，它采用多维立体数据存贮方式来取代传统的平面数据存贮方式，为进行多维数据分析提供了根本保证。本文通过对稀松和密质两类立方体进行分析，给出了分别针对这两种情况的多维关联规则挖掘算法，并通过实验对其在不同情况下的性能进行了分析，结果证明，两种算法在特定情况下的效率提高是十分明显的。     

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．     

多维关联规则算法在数字图书馆中的应用

介绍了数据挖掘中的多维关联规则算法,针对高校数字图书馆数据库的特点,对多维关联规则算法进行改进,并运用到挖掘过程中.通过分析数据挖掘结果,探索学生借阅书刊的一些潜在规律,优化图书馆的馆藏布局,为读者提供有特色的个性化服务.     

一种基于反区分矩阵的多维关联规则挖掘方法

针对多维数据集的关联规则挖掘,提出了一种基于反区分矩阵的方法.首先由数据集同步得出区分矩阵和反区分矩阵,然后根据区分矩阵进行属性约简,再根据反区分矩阵找出约简后的频繁项集,最后给出关联规则.通过区分矩阵和反区分矩阵将属性约简和关联规则挖掘联系起来,减少了计算步骤,且算法只需扫描数据集一次,避免了繁琐的连接操作.应用实例表明该算法是一种合理有效的关联规则挖掘方法.     

基于遗传算法的关联规则挖掘研究

针对图书馆读者借阅信息复杂度过大的难点,采用遗传算法研究关联规则挖掘,并举例说明。     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则。关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘中的两个典型算法。本文阐述了这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤,并讨论了它们的优缺点及差异。     

基于关联规则的课程设置研究

通过对基于关联规则的数据挖掘技术的研究,阐述了数据挖掘技术在电子化校园中的应用前景,特别是在课程设置方面,基于关联规则的数据挖掘技术可以更加有效地帮助教育者进行决策.     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

基于关联规则的分类

提出一种基于关联规则的分类算法 .这个算法既可以快速分类 ,又可以不受数据集规模的限制     

多维多层关联规则有效挖掘的新算法

提出根据信息熵划分属性值区间或集合、自动生成与人机交互相结合确定层次结构的方法，将多维多层多数据类型问题转化为受约束的一维单层布尔型问题。在此基础上，对直接生成频繁模式的FPT－Gen算法进行了扩展，实现了有效挖掘多维多层关联规则的新算法MDML－FPT－Gen，其效率与可伸缩性均优于经典方法。     

基于关联规则和语义规则的本体概念提取研究

为解决基于非结构化文本的中文领域本体概念提取效率和准确率不理想的问题, 提出了一种基于关联规则和语义规则的领域本体概念提取方法。利用领域一致性和相关性检查以及关联规则分别获取候选概念和关系集合, 计算候选概念在领域术语关系中的深度和广度, 利用深度和广度信息反馈概念隶属度的思想, 定量分析术语与领域的隶属程度, 进行本体概念的领域隶属度检查, 完成领域本体概念的提取。实验结果表明, 该方法提高了领域本体概念的提取效率和准确率, 具有可行性和合理性, 领域本体概念的提取准确率提高了12%左右。