基于有向图的关联规则算法

提出了一种基于有向图的关联规则挖掘算法,采用了垂直二进制位图映射数据库,根据垂直二进制位图来生成有向图,将频繁项的二进制位串作为有向图的权值,通过分析有向图生成最大频繁项集,并给出了最大频繁项集挖掘算法的优势。     

基于有向图的关联规则挖掘算法研究

为了提高关联规则挖掘效率,提出了一种基于有向图的频繁项目集挖掘算法DGBFIG(Directed graph -based frequent itemsets generation)．该算法采用位矢量技术构造有向图,表示项与项之间的频繁关系,并在有向图的基础上递归产生频繁项集,从而只需扫描数据库2次,不产生候选集,从而大大提高了关联规则挖掘算法的效率．最后从空间和时间的复杂度分析了该算法的效率．     

关联规则挖掘算法研究

详细研究了关联规则数据挖掘,分析了存在的问题和不足,提出了一种频繁项集增量算法,用于对Apriori算法进行改进.实验表明,改进算法在运行效率上要比Apriori算法快一个数量级.     

关联规则数据挖掘算法浅析

简要介绍了关联规则的概念及其基本思想,重点分析和讨论了两个挖掘关联规则的经典算法,即Apriori算法和分段算法。     

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．     

基于关联规则的频繁路径挖掘算法

传统的关联规则Apriori算法中,只要两个k-1维的频繁项集有k-2个元素相同就可以生成维数为k的候选集,但在利用Web访问信息挖掘用户浏览模式发现频繁路径时,效率比较低下,本文利用Apriori算法的思想,对其进行了改进,进行频繁路径挖掘。     

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.     

基于数组的关联规则挖掘算法

提出了基于数组的关联规则挖掘算法,该算法只扫描一次数据库,将数据库中的数据存于数组中,提高了内存的利用效率,同时也提高了算法效率.     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析，提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法．该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集，逐步约简事务数据库中的事务，提高了关联规则的挖掘效率．在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论，并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法．经过对算法进行分析和实验，算法ApioriNEW的挖掘效率比较高．一般情况下，平均可将挖掘效率提高约30%．ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘，已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中．     

多层次关联规则的增量式更新算法

目前已经提出的许多关联规则发现算法,大多数用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而对关联规则维护问题的研究工作却很少.文章提出一种增量式更新算法--IUPA(Incremental Updating Algorithm),用来解决多层次关联规则高效更新问题.     

关联规则维护方法的研究

频繁项目集是满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着最小支持度的不同,就会产生不同的频繁项目集,而频繁项目集的发现又是一个高花费的过程.该文提出一个新的维护算法,用来解决关联规则的更新维护问题.     

基于等价关系的关联规则的挖掘

由于在实际的数据挖掘过程中容易出现无用的频集和冗余的规则，所以降低频集和规则的冗余度可大大提高挖掘的质量，这也是数据挖掘中一直被关注的问题，提出了一个用等价类生成关联规则的方法，算法主要在频集的基础上建立项集的等价关系，进而对项集划分等价类，同时将得到的关联规则划分为精确关联规则和近似关联规则两个集合，通过等价类，不但可以很容易地生成所需要的关系规则，同时可以方便地判断数据之间依赖关系的强弱，同时，项集的等价关系在实际应用中也很有利用价值，算法最后的规则结果集剔除了由来自同一等价类中的面集的重复出现构成的冗余规则，从而得到了较小的关联规则集合。     

数据挖掘中关联规则算法的研究及应用

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性.     

与时机判定相结合的关联规则增量更新算法

现有的关联规则更新算法大多致力于解决增量更新本身,但很少同时考虑更新时机,不适于对实时应用中频繁更新的数据进行有效处理.针对此问题,提出了一种与时机判定相结合的关联规则增量更新算法,在改进增量更新方法的同时,兼顾对更新时机的判定.在关联规则增量更新阶段,计算含有非空子集个数之和最多的频繁项集,找出在更新数据集中仍然频繁的项集,根据Apriori性质,避免对其子集的处理,从而实现对候选项集的有效剪枝.实验结果表明,该算法通过对更新时机的及时判定和候选项集的有效剪枝,提高了关联规则的更新效率.     

基于数组的关联规则挖掘算法的研究

频繁项集的挖掘效率是关联规则产生的关键.针对经典Apriori算法的瓶颈,提出一种改进算法,通过数组结构来保存项集信息,只须扫描一遍数据库减少了时间开销.在自连接前进行项目计数,减少参加连接的项集数量,减少了候选项集的数量.通过实例证明,改进算法的效率更高.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

基于关联规则的数据挖掘在临床上的应用

随着医院信息系统(Hosp ital Inform ation System,H IS)在医院的广泛应用,特别是数字新技术在门诊系统中的广泛应用,医学数据挖掘提高了医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供了科学的、准确的决策.本文使用关联规则中的Apriori算法挖掘医院病人的就诊资料,并且归纳出症状及疾病间之关联规则,并探讨其在医疗信息系统的应用.     

关联规则更新的新算法

考虑事务数据库D不变,项目集I发生变化时的关联规则挖掘问题.提出了两种关联规则更新算法,解决增加项目或减少项目时的关联规则更新问题.与重新运行一遍Apriori算法相比较,其运行效率有显著提高.