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.     

数据挖掘中关联规则的算法及应用

从数据挖掘关联规则的性质出发,使用一种简单、实用的基于布尔矩阵的有效挖掘算法,来提高频繁项集的产生效率。阐述了该算法的思想,并将产生关联规则的方法应用于产品销售,快速获取隐含在销售数据库中的有用信息。     

一种关联规则挖掘技术的矩阵交集算法

针对关联规则在公安系统应用中存在的缺陷,提出了改进其效率的优化算法--矩阵交集方法和加权的思想.该算法通过构造有效的数据矩阵并且通过对数据矩阵的有效裁剪,达到查找频繁项集的目的,打破了Apriori算法由低到高逐层查找频繁项集的局限,极大地提高了产生最大频繁项集的效率,解决了重大刑事案件中的犯罪嫌疑人的筛选问题.     

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.     

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.     

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．     

基于压缩事务矩阵相乘的Apriori改进算法

Apriori算法是当前使用最广泛的关联规则挖掘方法中最为经典的算法之一;但是该算法需要反复的扫描数据库,在L/O上花消很大,并且在得到频繁一2项集的过程中会产生庞大的候选一2项集,其次在筛选得到频繁一k项集时,并没排除那些不应该参组合的元素,而导致该算法效率很低,针对上面影响计算效率的三个方面提出基于压缩事务矩阵相乘得到频繁项目集的算法,只需一次扫描数据库,经过压缩处理产生产生事务矩阵,通过矩阵间运算得到频繁项目集,有效提高了关联规则的挖掘效率。     

基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法

针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.     

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。     

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。     

基于最频繁项提取和候选集剪枝的THIMFUP算法

针对FBCM(基于矩阵压缩FUP(fast update algorithm))算法在项集挖掘过程中存在频繁扫描原频繁项集库, 并生成大量候选集的问题, 提出一种通过提取数据库中最频繁项的方法, 以降低对原频繁项集库的扫描次数； 并通过候选集剪枝思想, 减少算法整体运行过程中的候选集生成, 以提高频繁项集的挖掘速度. 实验结果表明, 在相同实验条件下, 该算法的效率比FBCM算法效率提高15%以上, 最高达60%.     

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。     

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。     

基于双向十字链表的频繁项集挖掘

有效地进行频繁项挖掘一直以来都是数据挖掘任务中最为重要的组成部分。已有的大部分频繁项挖掘算法在数据项多及支持度低的情况下,算法的效率急剧下降。为了有效地解决此类问题,提出了一种采用双向十字链表结构的频繁项挖掘算法(two-way crossed list for frequent itemsets mining,TCLFI)。极大地降低了搜索空间,加快了频繁项的筛选过程,减少了所需保存的数据项个数,从而降低了时间复杂度,提高了频繁项的挖掘效率。实验通过真实数据集和合成数据集验证了算法的有效性和扩展性。     

一种高效的频集挖掘算法

频集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它对强规则、相关分析和时间序列有着重要的意义.常用的频集算法包括Apriori和FP-G rowth.为了提高算法效率,提出了一种基于D iffset的混合算法———D iffsetHybrid,该算法根据数据集的稀疏程度决定采用D iffset的某种形式来挖掘频集,减少了存储空间,提高了算法效率.试验表明,该算法对于稀疏数据集和稠密数据集都有良好的计算性能.     

基于分类树的高效关联规则挖掘算法

在分析类Apriori算法存在效率瓶颈的基础上，提出了一个高效改进算法——基于分类树的关联规则挖掘算法．该算法只需要两次访问数据库，把数据库中的数据利用分类树来存储，减少了访问数据库的次数；并且由分类树的全部或部分来求得频繁项目集，减少了求频繁项目集的比较次数．此算法通过结合Apriori和FP—tree两种算法来提高挖掘效率，降低了挖掘算法的时间复杂度和空间复杂度．通过多次试验证明该算法比Apriori及其改良算法的挖掘效率高2到8倍．     

基于动态数据的加权频繁项集挖掘算法

为解决在挖掘频繁项集过程中,因忽略不同项目间的重要程度而导致的挖掘有效性低以及忽略数据的动态更新而造成的挖掘效率低的问题,通过引入新的加权规则,从权值与频数两方面去体现项目间的重要性差异,并通过引入树形结构与关系矩阵提高数据动态变化时频繁项集的挖掘效率。创新性地提出基于动态数据的加权频繁项集挖掘算法weighted dynamic date mining (WDDM)。实验结果表明,WDDM算法较以往算法挖掘效率与有效性显著提高,有利于发现更多有研究价值的信息。     

基于矩阵的频繁项集发现算法

Apriori算法是关联规则的经典算法.在分析经典Apriori算法的基础上,提出了一种有效的基于矩阵的Apriori的改进算法.该算法应用了矩阵的思想,只需对数据库扫描一次,即可得到频繁项集,大大提高了算法的效率.     

负关联规则挖掘中的频繁项集爆炸问题

为了解决负关联规则挖掘中包含负项目的频繁项集数量爆炸问题,引入过频繁项集的概念,证明过频繁项集及其所有超集均不可能产生有趣的关联规则。在频繁项集生成过程中,必须对项集中包含负项目的个数进行限制。使用最小支持度、最大支持度、项集中最多包含负项目的个数2个参数来约束频繁项集生成过程的算法。实验结果表明:所增加的两个参数是必要的,特别是当数据集中所包含的项目个数比较多时,只有恰当地设置两个额外参数,才能够保证挖掘过程的正常进行。     

负关联规则挖掘中的频繁项集爆炸问题

为了解决负关联规则挖掘中包含负项目的频繁项集数量爆炸问题,引入过频繁项集的概念,证明过频繁项集及其所有超集均不可能产生有趣的关联规则。在频繁项集生成过程中,必须对项集中包含负项目的个数进行限制。使用最小支持度、最大支持度、项集中最多包含负项目的个数2个参数来约束频繁项集生成过程的算法。实验结果表明:所增加的2个参数是必要的,特别是当数据集中所包含的项目个数比较多时,只有恰当地设置2个额外参数,才能够保证挖掘过程的正常进行。