一种不产生候选项集的关联规则挖掘算法

在挖掘关联规则的过程中，关键步骤是产生频繁项集．基于频繁项集支持矩阵的思想，提出一种有效的频繁项集挖掘算法-FIMA，并给出了算法的基本设计思想和算法描述．本算法利用矩阵挖掘频繁项集，不需要产生候选项集，且只需扫描数据库一次。所以此算法是非常有效的．     

模糊关联规则格的规则提取

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.     

面向移动时空轨迹数据的频繁闭合模式挖掘

移动泛在感知设备的广泛普及为移动轨迹数据的大规模采集、存储与分析开拓了广阔的空间。通过对用户的移动轨迹数据进行分析挖掘,发现其中所蕴含的有价值的行为模式与特征,对于基于位置的服务(Location-based Service,LBS),城市交通管理,精准广告营销等领域均具有重要的价值。文中针对移动轨迹频繁模式规模过大、信息冗余问题定义了频繁闭合移动轨迹模式,以经典闭合序列模式挖掘算法为基础提出了适应于移动轨迹数据的频繁闭合模式Close Traj算法,分别通过对仿真数据与真实数据的实验测试,结果显示文中所提出的Close Traj算法对于频繁闭合移动轨迹模式挖掘问题具有较强的适用性,同时在运行效率方面具有显著优势。     

基于云计算的Apriori算法设计

对云计算技术和数据挖掘进行研究,分析Apriori算法,针对其局限性,提出优化方案,引入云计算中MapReduce模型,实现并行化。提出一种基于MapReduce的频繁项集挖掘方法,以提高算法的运行效率,降低算法执行所需的开销。     

基于频繁模式树的正负项目集挖掘

传统的基于支持度—置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。在充分考虑用户感兴趣模式的基础上,采用一阶谓词逻辑作为用户感兴趣的背景知识表示技术,提出了一种基于背景知识的包含正负项目集的频繁模式树,给出了针对正负项目集的约束频繁模式树的构造算法NCFP-Construct,从而提高了关联规则挖掘的效率和针对性,实验结果显示该方法是有效的。     

一种数据挖掘关联规则的高效算法

关联规则是数据挖掘的一个重要课题,本文提出了一种新的算法,可以大大减少扫描数据库的次数,能够灵活的在时空两方面取得折衷,提高了效率。     

频繁项目集的快速增量式更新算法

提出了频繁项目集的快速增量式更新算法(FIUA),主要考虑最小支持度发生变化时频繁项目集的更新情况.FIUA在最坏的情况下仅需扫描数据库一遍,且无需生成候选项目集,有效地节约了存储空间,提高了频繁项目集的更新效率.     

一种基于数据库分解的关联规则挖掘新算法

在Fp-growth算法的基础上,提出了一种新颖的关联规则挖掘算法.该算法将大型数据库分解成频繁1-项集的项总数个子集,然后对分解得到的各个数据库子集用Fp-growth算法进行约束项数据挖掘,待所有数据库子集的约束项数据挖掘进行完毕后,再合并这些约束频繁项得到大型数据库的频繁项集.实验结果表明新算法所采用的数据库划分策略克服了FP-growth算法对大型数据库进行挖掘时,占用内存大,运行速度慢的不足,是一种适合于大型数据库的关联规则挖掘算法.     

一种关联规则挖掘技术的矩阵交集算法

针对关联规则在公安系统应用中存在的缺陷,提出了改进其效率的优化算法--矩阵交集方法和加权的思想.该算法通过构造有效的数据矩阵并且通过对数据矩阵的有效裁剪,达到查找频繁项集的目的,打破了Apriori算法由低到高逐层查找频繁项集的局限,极大地提高了产生最大频繁项集的效率,解决了重大刑事案件中的犯罪嫌疑人的筛选问题.     

关联规则中Apriori算法的研究与改进

Apriori算法是关联规则的一个重要算法。对关联规则挖掘算法Apriori算法的关键思想以及性能进行了研究,通过对候选项集的属性进行加权运算,减少了产生的频繁集,提高了算法的效率,使算法产生的规则更有应用价值。