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。     

基于兴趣度的数据流频繁模式散列挖掘算法

频繁模式挖掘是很多数据流挖掘工作的基础.现有算法虽然能够有效的在数据流中挖掘近似的频繁模式, 但是由于数据流数据的不确定性、连续性以及海量性, 始终不能有效的将算法的时间效率和空间效率控制在一个可以接受的范围内. 本文通过使用散列表作为概要数据的存储结构, 并引入关联规则兴趣度的概念, 提出了数据流频繁模式挖掘算法MIFS-HT(mining interesting frequent itemsets with hash table), 不仅有效降低现有算法的时空复杂度, 同时提高了算法的应用价值. 最后, 实验结果表明: MIFS-HT是一种高效的数据流频繁模式挖掘算法, 其性能优于FP-Stream、Lossy Counting等算法, 并且挖掘结果更具有现实意义.     

事务约简和2项集支持度矩阵快速剪枝的Apriori改进算法

在Apriori算法的改进算法M-Apriori基础上,为了进一步减少不必要的数据库扫描,引入事务约简技术,提出一种改进的MR-Apriori算法.考虑到M-Apriori算法会产生大量候选项集,为了实现对候选项集快速剪枝,加入一个自定义的2项集支持度矩阵,提出第2种改进的MP-Apriori算法.将事务约简和2项集矩阵快速剪枝一起引入到 M-Apriori算法中,提出第3种改进的MRP-Apriori算法.最后,在mushroom数据集上进行实验.结果表明:加入事务约简的MR-Apriori算法和加入2项集矩阵快速剪枝的MP-Apriori算法,运行时间相比原M-Apriori算法都有较大缩减,而同时结合两种优化策略的MRP-Apriori算法运行时间最短,验证了这两种优化策略的有效性.     

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.     

基于频繁2-项集的贝叶斯分类器

针对NB分类方法中过于严格的独立性假设,应用频繁2-项集为分类测度,通过放宽独立性假设达到改善分类性能的目的.在训练阶段使用类似Apriori关联规则发现算法挖掘并建立频繁2-项集库,当测试新文档时,文档特征通过竞争搭配生成基于测试文档的频繁2-项集序列,优先选择类词频率和置信度综合评分最高的频繁2-项集进入概率估算过程,并用频繁2-项集的综合评分置换NB的单项特征概率估计.在不同数据集的实验中显示,基于频繁2-项集的贝叶斯分类器(TIB)的分类精度整体上好于NB分类器,是一种有效的分类方法.     

Apriori优化算法在临床数据挖掘中的应用分析

频繁项集的生成是关联规则挖掘中的关键问题,本文提出了一种基于无向项集图的频繁项集挖掘算法。应用优化算法对病人就诊数据进行挖掘分析,与传统的频繁项集挖掘算法相比,优化算法在执行效率上有明显的提高,对临床实践研究提供有价值的指导意见。     

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。     

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.     

关联规则挖掘Apriori算法的改进及其应用研究

在分析经典关联规则挖掘算法的基础上.提出了一种改进的Aprioff关联规则算法.并进行该算法的UCI机嚣学习数据库性能分析和设计电子病历关联规则挖掘应用系统.结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的.     

基于不确定数据的频繁项查询算法

频繁项的查询是一项非常重要的技术,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.基于不确定数据,提出了一种新的频繁项定义,并提出了两条过滤规则,可以有效地减少检测数据的数量.最后提出高效的频繁项查询算法UFI,该算法通过找到概率求解中的递推规律,极大提高了单点检测效率.实验结果显示:提出的方法可以有效地减少候选集,降低...