基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

渐进式序列模式挖掘算法IMSP分析

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录频繁集各元素的Ctid表的基础上，有研究者提出一种渐进式序列模式挖掘算法IMSP，目的是支持度保持不变，而数据库变化不大时，如何利用前次的结果和中间结果，以加速本次挖掘过程。笔者深入分析了算法IMSP结构，指出该算法在时间复杂度，挖掘规则的完备性上的不足，同时也指出利用该算法所可能得到的错误结果。     

挖掘Web日志中连续可重复频繁访问路径的新算法

提出了一种从Web日志中快速挖掘连续可重复频繁访问路径的新算法ICAP.该算法通过构造以频繁项目p为根的SAP树,能一次挖掘出所有以p为前缀的连续可重复频繁访问路径.最后通过实验验证了算法的正确性和有效性.     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

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.     

传递性算子的积

W.Desch和W.Schappacher通过引进回复弱混合算子的定义讨论了超循环半群积的问题.本文给出在离散情形下回复弱混合算子的定义,并给出两个算子的积是弱混合的一个充分条件.此外,本文还证明了由Bayart和Grivaux最近所引进的频繁超循环算子实际上是比回复弱混合算子强的一类算子.     

基于十字链表的关联规则改进算法

目的解决在关联规则挖掘中存在大量无用的候选项集和频繁项集以及效率不高的问题。方法提出了一种基于十字链表的关联规则改进算法。结果利用用户给定的条件和剪枝算法减少了候选项集的数量,再遍历十字链表确定频繁项集,结果表明算法提高了挖掘效率。结论基于十字链表的关联规则改进算法避免了重复扫描数据库,提高了挖掘效率。     

一种基于频繁项集挖掘的推荐算法

协同过滤是推荐系统中应用最成功的技术之一,现有基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时过度依赖用户对项目的评分数据,没有考虑项目间内在的关联性,导致推荐质量不高.为了全面客观地评估项目相似度,提出了一种基于频繁项集挖掘的推荐算法(BFIM).该算法提出将频繁项集作用于相似度计算中,可以提高相似度计算的准确性,进而提升推荐算法的推荐质量.实验结果表明:提出的改进算法较对比算法在公开数据集上能取得更好的推荐效果.     

基于角色的个性化WEB日志挖掘模型研究

WEB的日志挖掘是WEB挖掘的其中一个分支.在本文提出了以"角色"为核心的WEB日志挖掘系统(RWM)的原型系统.根据用户在网站访问的情况动态产生用户扮演的角色集合,并根据用户的角色集合以及这些角色相关联的其他角色为用户提供个性化的访问页面.     

逐步最佑扩展的频繁子图挖掘算法

gSpan算法是一种高效的频繁子图挖掘算法,它通过最右扩展图的标准编码得到图集中的所有频繁子图,但它需要通过子图同构判断来计算支持度,由于子图同构问题是NP完全问题,其计算比较复杂.针对上述问题提出一种优化的算法IgSpan,通过改进的ADI++存储结构将图的最右扩展和支持度的计算相结合,避免直接的子图同构判断,经实验...