基于概率统计的正负关联规则挖掘算法

正关联规则与负关联规则有着同样重要的作用,而传统的关联规则算法只能挖掘正关联规则.本文对关联规则的相关度进行判断,并在此基础上提出了一个能同时挖掘正负关联规则的算法,实验证明改进算法是有效的.     

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．     

极大布尔关联规则的挖掘算法

关联规则的挖掘往往会产生大量的关联规则,"规则爆炸"的问题会使用户很难得到自己所需要的重要信息.极大布尔关联规则集因其包含的规则数量少且不丢失规则信息的优点提高了用户分析关联规则结果的效率,且节省了规则存储空间.在分析频繁闭项集、频繁基项集和极大布尔关联规则性质的基础上提出了一种挖掘极大布尔关联规则的算法,利用此算法可以得到极大布尔关联规则集,还通过实例验证了算法的正确性.     

数据集中多属性关联规则发现算法

对数据挖掘中的多属性关联规则算法进行了探讨,给出了关联规则发现算法的相关概念（关联规则、支持率、可信度）和关联规则发现算法,并说明了传统查询工具在数据挖掘中的作用,以及该算法需要进一步研究的内容。     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。     

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.     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

数据挖掘中关联规则挖掘算法的探讨与研究

对数据挖掘中的关联规则挖掘算法进行了研究、探讨和比较。在分析关联规则最具代表性两类算法的基础上,提出了一种挖掘算法的改进思想,并对关联规则进行了展望。     

基于关联规则与相似度的数据挖掘算法研究

针对使用传统关联规则算法挖掘大数据集时,挖掘过程中效率不高,挖掘出大量冗余规则的问题,提出了基于关联规则和相似度的数据挖掘算法(U-APR):首先,一次性读入数据并构建矩阵,并利用关联规则支持度度量的特性来增加判断属性,以加快结束迭代过程,从而改进了Apriori算法频繁扫描数据库问题;然后,使用相似度算法去除冗余的关联规则;最后,结合置信度、支持度和用户目标匹配度对挖掘结果进行排序输出,从而得到用户感兴趣的关联规则. 同时,应用该算法与目前常用的2种关联规则算法对广东某高校学生财务数据进行数据挖掘. 实验结果表明:与2种常用的关联规则算法相比,U-APR算法缩短了运算时间和提高了存储空间利用率,对用户分析挖掘结果有较好的优化效果.     

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。     

分布式网络爬虫系统的任务调度策略改进

介绍了分布式爬虫系统的背景、需求和实现目标,提出分布式爬虫系统的结构及任务调度策略,核心思想是以总控式的分布式结构设计整个爬虫系统,任务调度策略上采用二次Hash算法对把URL发送到指定附属机上机型爬行抓取。通过主控服务器和附属服务器的任务分工,多机协同合作,提高爬行整个网络的效率。     

一种基于遗传算法的分类规则挖掘算法

对遗传算法应用于分类规则挖掘问题进行研究,提出一种基于遗传算法和Apriori算法的混合分类规则挖掘算法,该算法的具体方案包括分类规则编码、适应度函数定义以及对进化后的规则的约简方法,最后通过实例仿真证明了该算法的有效性。     

基于自适应CPN的规则自学习模糊控制器设计

基于扩展Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织映射和Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ的竞争算法,得到了一种高度自适应的双向对传网络（ＣＰＮ）,并给出了一类基于此类网络的模糊控制器．根据经验知识对网络离线学习,确定基本的控制规则,利用在线学习算法,实现了规则的自学习．在此算法中,控制器能够自动确定满足控制要求所需规则的个数,并且根据控制目标能够自动获取和校正控制规则．仿真结果展示了控制器应用具体对象的实时控制效果     

基于事务数据库的关联规则采掘算法研究

采掘关联规则是知识发现领域的一个重要问题,文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,分析了传统的关联规则Apriori算法的优缺点,设计了一种基于事务数据库的快速采掘算法TB－MA。实例证明,与Apriori算法相比,TB－MA算法削减了数据库遍历次数,提高了采掘效率,是十分有效的采掘算法。     

一种基于改进型遗传算法的关联规则提取算法及其应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,阐述了关联规则数据挖掘的现实意义,提出了一种采用改进型遗传算法的关联规则提取方法,并给出了具体的算法,最后结合一个具体实例进行了应用。     

Alarm Correlation Rules Generation Algorithm Based on Confidence Covered Value

In communication alarm correlation analysis,traditional association rules generation(ARG) algorithm usually has low efficiency and high error rate.This paper proposes an alarm correlation rules generation algorithm based on the confidence covered value.Confidence covered value method can judge whether a rule is redundant or not scientific After the rules that based on weighted frequent patterns(WFPs) generated,the association rules were deleted by the confidence covered value,in order to delete the redundant rules and keep the rules with more information.Experiments show that the alarm correlation rules generation algorithm based on the confidence covered value has higher efficiency than the traditional method,and can effectively remove redundant rules.Thus it is very suitable for telecommunication alarm association rules processing.     

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.     

一种基于熵的不一致规则的处理算法

不一致规则对于我们发现异常信息有着十分重要的作用。在总结了许多对不一致规则处理算法的不足之后,我们提出了一种基于熵的不一致规则的修正算法。根据给定的可信度阀门值,使用这个算法我们可以判断出一个信息系统中不一致规则是否异常规则。最后结合一个实例阐明了该算法的基本思路。     

基于SQL的Apriori改进算法

Apfiofi算法是一种最有影响的挖掘关联规则的算法,由于其算法仅用支持度、可信度来衡量关联规则,容易生成一些错误规则,所以,引入了提升度这一概念,提出一种基于SQL的Apfiofi改进算法。     

基于量化概念格的关联规则挖掘

在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化 ,得到量化概念格。利用量化概念格可以清晰地表示知识 ,从而便于挖掘包括关联规则在内的多种规则 ,与经典的 A priori算法相比较 ,规则表示更简捷、直观 ,尤其重要的是用户可根据自己的兴趣交互地挖掘关联规则 ,不需要计算频繁项目集 ,因而提高了挖掘规则的效率 ,适用于大型数据库中关联规则的挖掘