分布式数据库关联规则更新算法

提出了一种分布式关联规则增量更新算法（IUAAR），它可对数据库发生变化的情况进行归类．该算法主要采用改进了的FP树结构，通过传送被约束子树来挖掘全局频繁项目集，并充分利用快速分布式挖掘算法建立的各局部FP树，只对新增加了的全局频繁项目修改相应的改进FP树，挖掘其对应的被约束子树，同时利用已挖掘的全局频繁项目集对原全局频繁项目对应的被约束子树进行有效修剪．实验结果表明，该算法的运算速度比快速分布式挖掘算法提高了1倍，在最坏的情况下，对各局部数据库也仅需要扫描一遍，从而可提高数据库的维护效率．     

基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法

数据挖掘应用中的最大频繁项集挖掘算法大多存在候选项目集冗余问题,造成时间和空间的浪费.针对此问题,通过构造条件FP-tree,对不符合要求的项目进行剪除并对MFIT算法进行改进,提出一种基于FP-tree的最大频繁模式超集挖掘算法.此算法无需产生大量的候选集,同时减少数据集扫描次数,降低数据库遍历时间,提高算法效率.实验证明,此算法在降低候选项目集冗余度的同时有效减少了算法运行时间.     

基于关联规则的网站个性化服务

从大量顾客在线购买历史记录中挖掘出有用的关联规则,是一种及时有效的向顾客推出个性化服务的重要技术.对网上书店的顾客在线购买行为进行挖掘分析,采用Apriori算法[1]找到其中的关联规则,采用支持度过滤方法获取频繁的顾客购买行为模式,提出根据用户的兴趣度和规则的置信度产生相应的推荐候选集,实现网上书店的个性化推荐服务.     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

一种基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法

为提高关联规则挖掘算法的效率及其对大型数据集的适应性,提出了基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法Partition CHS Miner。算法按照约束条件裁减数据集,并采用基于约束的超结构CHS(con-straint-based hyper-structure)存储数据。对大型数据集,先将其划分为多个不相交的数据子集,使子集的大小适合主存,然后在子集上采用基于超结构的带项目约束的挖掘算法挖掘出局部频繁项集,最后合并所有子集中的频繁项集形成全局的带约束的候选项集,计算出全局频繁项集。实验证明了算法的有效性。     

220kV QX变Ⅰ鹅启甲刀频繁分合事件分析

本文对一起220kV间隔甲刀闸异常频繁分合事件进行分析,首先简单介绍变电站的设备概况及事件前的变电站运行方式,之后对现场进行检查,并详细分析收集的事件发生过程的信息,最后提出整改措施及方案,对类似故障具有一定指导意义。     

隐私保护频繁项集挖掘中的分组随机化模型

通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化P_N/g模型,给出其在隐私保护频繁项集挖掘中的支持度重构方法.研究结果表明:该模型面向多样化、差异化的隐私保护需求,将N个不同个体分为若干组,每组设置不同的随机化参数,可实现差异化的隐私保护效果.实例分析表明:结合所提出的支持度重构方法,可实现基于分组随机化的隐私保护频繁项集挖掘,在保护不同群体隐私的同时,挖掘到有效的频繁项集与关联规则.     

传递性算子的积

W.Desch和W.Schappacher通过引进回复弱混合算子的定义讨论了超循环半群积的问题.本文给出在离散情形下回复弱混合算子的定义,并给出两个算子的积是弱混合的一个充分条件.此外,本文还证明了由Bayart和Grivaux最近所引进的频繁超循环算子实际上是比回复弱混合算子强的一类算子.     

基于十字链表的关联规则改进算法

目的解决在关联规则挖掘中存在大量无用的候选项集和频繁项集以及效率不高的问题。方法提出了一种基于十字链表的关联规则改进算法。结果利用用户给定的条件和剪枝算法减少了候选项集的数量,再遍历十字链表确定频繁项集,结果表明算法提高了挖掘效率。结论基于十字链表的关联规则改进算法避免了重复扫描数据库,提高了挖掘效率。