关联规则最大频繁项目集的快速发现算法

提出一种快速发现最大频繁项目集的算法, 该算法对集 合枚举树进行改进, 结合自底向上与自顶向下的搜索策略, 利用非频繁项目集对候选最大频 繁项目集进行剪枝和降维, 减少了不必要候选最大频繁项目集的数量, 显著提高了发现的效 率.     

基于ESCS剪枝策略的闭频繁项集挖掘算法

由于在现有的闭频繁项集挖掘算法中,剪枝策略相对单一,大都是针对1-项集进行剪枝,对2-项集和n-项集(n≥3)的剪枝策略相对匮乏,而有效的剪枝策略可以提前发现并剪掉大量没有希望的项集,因此改进闭频繁项集的剪枝策略对此类算法效率的提升具有很大的帮助。为此在ESCS(Estimated Support Co-occurrence Structure)结构基础上,提出针对2-项集的ESCS剪枝策略,并应用其将经典闭频繁项集挖掘算法DCI＿Closed(Direct Count Intersect Closed)改进为DCI＿ESCS(Direct Count Intersect Estimated Support Co-occurrence Structure)算法,同时对ESCS剪枝策略的效果加以验证。在多个公开数据集上、不同最小支持度阈值下,对改进前后算法时间性能进行比较实验。实验结果表明,改进的DCI＿ESCS算法在事务和项集较长的、较稠密的数据集上表现良好,时间效率均有一定程度的提高。     

发现频繁情节的改进算法

在事件序列的数据挖掘中,一个重要的步骤就是发现频繁情节,一旦发现频繁情节就能导出描述该序列行为的情节规则．基于逐级(level-wise)搜索算法WINEPI,提出了一种发现频繁情节的改进算法．该算法通过一个新的引理,帮助进一步确定下一级中感兴趣的情节组合,从而获得了较高质量的候选集,缩短了执行时间,对实际数据和仿真数据的实验结果表明,本算法是有效的。     

一种用于加快发现频繁项目集的预处理策略

分析了Apriori算法关于发现频繁项目集的方法及其效率,提出了一种基于无向项集图的预处理策略,用于加快频繁项目集的生成过程。采用预处理策略的Apriori算法（UIG-Apriori算法）加快了频繁项目集的发现效率,改善了算法的性能。     

基于Apriori和IUA的改进算法

在数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要的研究课题,在应用中具有非常重要的意义.在分析Apriori算法和IUA算法经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法称为IIUA.IIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项集考虑,得到完整的新频繁项集,从而提高算法的效率.     

一种挖掘最大频繁子图的新算法

如何从大量的图中挖掘出令人感兴趣的子图模式已经成为数据挖掘领域研究的热点之一.由于其内在的计算复杂性,挖掘全部频繁子图非常困难,且得到的频繁子图过多,影响着结果的理解和应用.解决方案之一是挖掘最大频繁子图.在经典的Apriori算法的基础上,提出了一种挖掘最大频繁予图的新算法Apriori-MaxGraph.首先给出了一种新的、用于计算图的邻接矩阵规范编码的结点排序策略,大大降低了求图规范编码的复杂度,并可以加速子图规范编码序列匹配的速度.其次,针对最大频繁子图,对候选子图的生成进行了规范.最后,采用双向搜索与剪枝策略,大大减小了搜索空间,提高了算法的效率,实验结果表明,Apriori-MaxGraph算法具有较高的挖掘效率.     

一种基于数据挖掘的告警相关方法的研究与实现

通过分析入侵检测系统的现存问题,提出一种基于数据挖掘的告警相关方法,对告警进行高效关联和归并。实验结果表明,该方法减少告警数量72．4％以上．误告警减少21．2％以上。     

基于合并FP树的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是一个挖掘频繁模式的有效算法,但它在挖掘过程中需要产生大量的条件FP树,因此其时空效率不够理想。提出了DFP-mine算法,通过在改进的FP树上合并子树来挖掘频繁模式,并在挖掘过程中结合了自顶向下和自底向上的双向搜索策略。理论分析和实验表明本文提出的算法具有较好的时空效率。     

基于频繁模式挖掘知识库的增量式更新算法的研究

利用FP-tree算法产生的知识库,对关联规则的增量式更新问题提出了IUA_FPKB新算法.该算法可以有效地利用知识数据库中保留的频繁模式树,减少了对原挖掘数据库和更新后的数据库的扫描次数,提高了算法的运行效率.     

改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线上的应用

PrefixSpan算法是目前比较经典且较为高效的挖掘频繁序列模式的算法,而应用在旅游热门路线的搜索上,仍存在着连续性不足的问题.为了改善该算法的连续性,从改变频繁序列模式的生成过程方面对算法进行了改进优化.实验结果表明,改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线的搜索上具有更好的连续性,且比原算法效率更高,更适用于旅游热门路线的搜索.