基于频繁集的多层次交互式关联规则挖掘

定义了一系列关联规则的相关概念 ,然后 ,针对现有的销售事务数据库 ,提出了一种改进的获取多层次信息方法 ,并据此对各数据进行压缩编码 ,减少处理时间 .同时 ,借助频繁集和交互式技术 ,实现多个概念层次交互式挖掘 ,以按用户实际需要提取出其感兴趣的关联规则 ,从而提高了挖掘速度和运行效率     

基于自适应哈希链的分布式频繁模式挖掘算法

针对分布式系统,提出了自适应哈希链结构的频繁模式挖掘算法。该算法首先在每个站点产生局部频繁1-项集,再产生全局频繁1-项集,根据全局频繁1-项集产生各站点的投影数据库,在各个站点分别扫描投影数据库中的交易,并根据站点可用内存情况形成相应大小的哈希链结构。通过挖掘各站点的哈希链结构得到全局频繁项集。给出了基本步骤和挖掘算法。研究表明该算法不但效率高,而且适应性强。     

一种基于频繁子树的数据库索引方法

为解决带标号的有根无序树的数据库的索引问题,提出一种新的索引方法,首先挖掘频繁子树,并从中挑选出有判别力的子树作为索引属性,然后将索引属性集合中的子树转换成序列,并将索引组织成前缀树的形式.给出了在此类索引树中进行搜索的算法,并用Apriori剪枝和最大的有判别力的子树来减小搜索空间.实验结果表明:与其他基于路径的索引方法相比,这种基于频繁子树的数据库索引在索引大小和查询代价两方面都有较好的优越性.     

维护关联规则的算法研究

提出了维护更新问题的背景,将维护更新问题分为4种情况进行研究.详细介绍了各种情况相应的维护关联规则的增量更新算法,并对其进行了分析与评价,指出了算法的优点和不足,提出了今后研究的方向.     

基于动态数据的加权频繁项集挖掘算法

为解决在挖掘频繁项集过程中,因忽略不同项目间的重要程度而导致的挖掘有效性低以及忽略数据的动态更新而造成的挖掘效率低的问题,通过引入新的加权规则,从权值与频数两方面去体现项目间的重要性差异,并通过引入树形结构与关系矩阵提高数据动态变化时频繁项集的挖掘效率。创新性地提出基于动态数据的加权频繁项集挖掘算法weighted dynamic date mining (WDDM)。实验结果表明,WDDM算法较以往算法挖掘效率与有效性显著提高,有利于发现更多有研究价值的信息。     

基于有向图的关联规则算法

提出了一种基于有向图的关联规则挖掘算法,采用了垂直二进制位图映射数据库,根据垂直二进制位图来生成有向图,将频繁项的二进制位串作为有向图的权值,通过分析有向图生成最大频繁项集,并给出了最大频繁项集挖掘算法的优势。     

基于频繁模式的选择性集成

针对集成学习方法在处理大规模数据集时具有计算复杂度高、基分类器数目多、分类精度不理想的问题,提出一种基于频繁模式的选择性集成算法. 该算法利用频繁模式挖掘的原理,将未剪枝的集成分类器和样本空间映射为事务数据库,并利用布尔矩阵存储分类结果,然后从中挖掘频繁基分类器组成最终的集成分类器,达到选择性集成的目的. 实验结果表明,与集成分类算法Bagging、AdaBoost、WAVE 和RFW 相比,该算法减小了集成分类器的规模,提高了集成分类器的分类精度和分类效率.     

基于关系矩阵的多层次关联规则快速挖掘

关联规则（Association Rules）是数据挖掘的重要研究内容。本文提出了多层次关联规则的挖掘算法——MLIG,利用向量＂或＂和＂与＂运算求解频繁项目集（Frequent Itemset）,该算法通过构建向量之间的关系矩阵,将频繁项目集的产生过程转化为项目集的关系矩阵中向量运算过程,大大提高了挖掘的效率和速度。算法只需扫描数据库一遍,克服了ML_T2L1及其相关算法产生大量候选集和需多次扫描数据库的缺点。实验结果表明,算法MLIG是非常高效的。     

基于优化的FP-Tree的频繁闭合项集挖掘算法

在经典的频繁闭合项集挖掘算法中,如Closet与Closet＋,当条件模式数据库很庞大时,频繁项集的数目将会急剧增长,算法的效率会逐步恶化,并且算法挖掘结果的有效性也随着大量冗余模式的产生而下降．本文首先针对传统的FP-tree的算法,给出了一种改进的FP—tree算法,然后在新算法的基础上,提出新的频繁闭合项集挖掘算法,该算法只需把FP-Tree中所有由叶子结点到根结点的路径遍历一遍,就可以得到各项的所有子条件模式基,避免了传统FP-tree算法在同一条路径上向前回溯比较的繁琐．实验表明优化后的算法避免了资源的耗费,减少了频繁闭合项集挖掘的运算开销,大大提高了数据挖掘的效率．     

基于包含索引的频繁闭序列模式挖掘的新算法

频繁闭序列模式惟一确定全体频繁序列模式,且规模小得多.传统的闭序列模式挖掘算法对每个频繁项目都进行扩展,往往会产生大量的非闭合序列.为解决这一问题,提出了一种新的基于包含索引的频繁闭序列模式挖掘算法,其主要思想是只对闭项集进行扩展,大大减少了非闭合序列的产生.首先,论证了闭序列模式只能由闭项集组成;其次,说明了如何利用包含索引来快速发现闭项集;最后,给出了一种深度优先的挖掘频繁闭序列模式的新算法.实验结果表明,该算法具有较高的效率.