负关联规则挖掘算法的研究与实现

传统的正关联规则主要考虑事务中所列举的项目,负关联规则不仅要考虑事务中所包含的项目,还要考虑事务中所不包含的项目,它包含了非常有价值的信息。本文对负关联规则的相关定义、支持度及置信度的计算方法进行了分析讨论,并讨论了对负关联规则挖掘中出现的矛盾规则问题及利用规则相关性解决矛盾规则问题,最后给出了其挖掘算法及其实现。     

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.     

一种新的加权关联规则增量更新算法

考虑事务数据库D长度不变、项目集I发生变化并且带有权重时的关联规则挖掘问题,提出了一种针对项目集增加的加权关联规则更新算法,解决了增加项目集的加权关联规则更新问题,与对新数据库重新运行算法相比,其运行效率有显著提高.     

带约束的负关联规则挖掘算法

针对仅有的挖掘算法不能较好地解决负关联规则的候选集数量爆炸问题,为满足用户的实际需求,提出带约束负关联规则概念,建立带约束负关联规则挖掘算法CNARM.同时,在挖掘过程中,利用最大频繁模式的性质来生成候选集,通过限制负关联规则中的前后件项目个数和利用负关联规则的性质来缩小候选集的规模.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效可行的,具有较好的挖掘效率.     

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.     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进.在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法.该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则.理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的.     

基于两级多支持度的非频繁项集挖掘方法

现有关联规则挖掘算法都是在频繁项集基础上进行挖掘,关于非频繁项集的资料很少.特别是在研究负关联规则后,非频繁项集因包含重要的负关联规则而变得非常重要.针对这一问题,在多支持度算法的基础上提出了一种新的算法模型,能够在挖掘频繁项集的同时得到非频繁项集,实验结果表明了该算法的有效性.     

基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法

提出了一种基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法,该算法是按项目支持数的升序从高到低地编制二进制位,然后将事务转换成数字事务,通过构建候选数字事务区间来搜索频繁数字事务,最后产生关联规则.该算法的原理简单,减少了冗余候选项和扫描次数;实验结果表明该算法比同类挖掘算法更快速而有效.     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

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.     

Research on Algorithm for Mining Negative Association Rules Based on Frequent Pattern Tree

Typical association rules consider only items enumerated in transactions. Such rules are referred to as positive association rules. Negative association rules also consider the same items, but in addition consider negated items （i. e. absent from transactions）. Negative association rules are useful in market-basket analysis to identify products that conflict with each other or products that complement each other. They are also very convenient for associative classifiers, classifiers that build their classification model based on association rules. Indeed, mining for such rules necessitates the examination of an exponentially large search space. Despite their usefulness, very few algorithms to mine them have been proposed to date. In this paper, an algorithm based on FP tree is presented to discover negative association rules.     

一种多最小支持度加权关联规则挖掘算法

针对实际交易数据库中,不同项目的重要性和出现概率各不相同的两个问题,提出一种基于等价类和多最小支持度的加权关联规则算法,从而挖掘出那些覆盖较少数据但却有意义、用户可能更感兴趣的关联规则。算法按照项目的最小支持度升序对交易记录进行等价类划分,然后按照项目的最小支持度降序依次求出每一等价类内的加权频繁项集。算法采用垂直数据库的数据表示形式,挖掘过程中避免了对数据库的重复扫描。对比实验结果证明,改进算法具有良好的挖掘性能。     

基于全置信度关联分析的web层次聚类方法

为了便于用户浏览网页信息，基于全置信度关联分析，提出了一种网页层次聚类的方法。该方法采用向量空间模型表示网页文档，将文档看成事务，文档的词汇视为事务中的项，根据关联挖掘算法发现文档之间的强关联规则产生基本类，然后利用图划分的算法完成网页文档的层次聚类。在关联规则产生过程中采用全置信度量发现强关联模式，规则的产生不受支持度阈值设置的影响，即使支持度闽值设置为零，也能发现强关联模式，有效地消除了弱相关的交叉支持模式。     

关联规则挖掘的常用算法及其比较分析

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要方面。本文介绍了在大型事务数据库中采掘关联规则的常用算法,并对它们的性能进行了比较和分析。     

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．     

多支持度关联规则在库存管理中的应用

传统库存管理方法只考虑产品自身特点,按产品的某种属性进行分类,然后分类管理.然而,产品的库存重要程度不仅取决于产品自身的特点,同时还应考虑其他产品的关联影响.可以采用多支持度的关联规则模型来发现这种产品间的关联模式.在规则生成过程中结合“ABC”分类法,并且为了简化规则的生成过程,定义了基于约束的规则生成法.利用这种方法形成“A”类产品相关的关联规则,辅助制定库存管理决策.     

一种挖掘负关联规则的有效方法

负关联规则表示2个项集之间的互斥或否定关系,往往隐藏在数量庞大的非频繁项集中,有很强的相关性且包含了重要的信息.提出了一种基于相关系数和最小兴趣度的挖掘负关联规则的方法,并给出了相应的算法,实验表明该算法能有效提高挖掘效率.     

基于Apriori算法的兴趣集加权关联规则挖掘

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.目前业界已经提出了许多发现关联规则的算法,这些算法都认为每个数据对规则的重要性相同.但在实际应用中,用户会比较倾向于自己最感兴趣或认为最重要的那部分项目,因此本文提出一种基于兴趣集和权的算法,由用户提出他们感兴趣的项目并在数据库中找出与之相关的项目,通过给每个项目赋以不同权值来标识项目不同的重要性,从而可以挖掘出Apriori算法挖不出但却极具价值的规则.     

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.