混合型频繁无序树挖掘算法

吸收深度优先和广度优先算法的优点,充分利用Apriori原则,提出了一种连接-扩展混合型的频繁无序树挖掘算法.首先在兄弟模式子树间进行连接,然后只在模式子树的最右叶顶点上进行扩展.分别用人工数据集和现实数据集进行测试,结果表明,本文算法比uFreqt算法性能提高0.5～1.0倍,比HybridTreeMiner算法性能提高5～10倍.     

一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法

通过指定期望结果项集数量挖掘top-k频繁项集,可解决频繁项集挖掘中支持度阈值难以设定的问题.由于能在较短的时间内得到足够多的精确结果,因此利用启发式方法挖掘项集的工作受到了越来越多的关注,但利用启发式方法来挖掘top-k频繁项集却鲜有研究.提出了一种基于交叉熵的top-k频繁项集挖掘算法KCE.首先,给出了将交叉熵应...     

基于事务数据库的关联规则采掘算法研究

采掘关联规则是知识发现领域的一个重要问题,文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,分析了传统的关联规则Apriori算法的优缺点,设计了一种基于事务数据库的快速采掘算法TB－MA。实例证明,与Apriori算法相比,TB－MA算法削减了数据库遍历次数,提高了采掘效率,是十分有效的采掘算法。     

一种序列模式的概念及挖掘算法

介绍了一种时间序列模式的形式和概念,讨论了其相关的挖掘算法.将时间序列模式既用于具有时间关系的购买行为的分析,以揭示购买行为后面一种序列关系信息,又用于其他有时间关联的事件分析.挖掘算法由以下几部分构成建立频繁物品集,进行数据处理和转换,并生成候选子序列,通过验证后,得到长度为2,3,…的序列集合,从中选出独立最大序列即为所求.通过实例指出了该算法和传统的Aprioriall算法的不同之处.结果表明,这种序列模式在网络通信、气象分析等领域具有广阔的应用前景.     

多策略融合的俄语文本词语提取方法研究

俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言.随着"一带一路"倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法.然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性.因此,...     

基于关联规则的用户频繁访问模式研究

Web挖掘是将数据挖掘和WWW两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题.它的研究领域包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘.关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题.通过对关联规则挖掘算法进行分析,指出了该算法存在的一些问题,并提出了一种用户频繁访问模式结构.     

一种改进的Apriori算法的研究

针对关联规则挖掘中Apriori算法的不足,提出了一种改进算法。该算法使用完美哈希函数,优化的事务压缩技术,分组查询计数和直接产生候选项集的技术来挖掘频繁项集,从而提高了算法效率。最后,通过对两种算法进行性能比较,验证了改进算法的优越性。     

多关系关联规则挖掘中的隐私保护

分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题,同时研究了多关系关联规则的刻画和挖掘问题.通过重新定义查询模式,改进了Warmr方法,使查询模式支持“频繁查询模式的子模式也必然是频繁的“这种Apriori特性,进而将其移植到多关系规则的挖掘过程,从而加快规则的挖掘.研究了有针对性的敏感规则的挖掘方法,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式,从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则;为了平衡数据可用性和安全性之间的矛盾,通过隐藏所有敏感规则中公共关系的元组,在保证规则隐藏和数据安全的同时,降低了对数据可用性的影响.     

XML查询中的频繁路径选择

 提出了满足DTD结构情况下XML查询语句中频繁路径的选择算法,即从大量的XML查询路径表达式中找出最频繁出现的路径.首先对XML查询语句进行离散化处理,然后基于不产生候选集的频繁模式挖掘算法,实现了XML频繁查询路径的选择,最后基于DTD结构重构包含频繁路径的XML查询.实验研究表明,所提出方法具有一定的有效性及合理性.     

基于点击流的频繁模式聚类算法研究

在用户访问网站点击流形成频繁序列的基础上,提出基于距离函数的聚类分析算法.首先对数据流分区做K均值聚类生成中间聚类结果,然后对这些均值参考点进行离线聚类,以获取用户访问模式.理论分析和实验表明,算法具有较好的聚类效果.