基于免疫算法的频繁项集挖掘

设计了一种不同于传统关联规则挖掘算法(如Apriori算法等)频繁项集产生算法.该算法借鉴一般免疫算法思想,并从新的角度来看频繁项集的定义,避免了传统算法中存在的"项集生成瓶颈"问题.通过对mushroom数据的频繁项集挖掘的实验,与传统方法进行了比较,其结果表明,基于免疫算法的频繁项集挖掘算法在大数据集、低支持度情况下平均挖掘时间短.     

基于图的频繁项集挖掘

通过对Apriori算法的频繁项目集的分析研究,给出了基于图的频繁项集挖掘算法.该算法在求频繁K-项集的过程中只需一次扫描数据库,避免了Apriori算法需多次扫描数据库的不足.同时,由于在有向图中利用有限节点之间的路径求频繁K-项集,该算法减少了Apriori算法中需多次进行连接运算的不足.     

基于关联规则与相似度的数据挖掘算法研究

针对使用传统关联规则算法挖掘大数据集时,挖掘过程中效率不高,挖掘出大量冗余规则的问题,提出了基于关联规则和相似度的数据挖掘算法(U-APR):首先,一次性读入数据并构建矩阵,并利用关联规则支持度度量的特性来增加判断属性,以加快结束迭代过程,从而改进了Apriori算法频繁扫描数据库问题;然后,使用相似度算法去除冗余的关联规则;最后,结合置信度、支持度和用户目标匹配度对挖掘结果进行排序输出,从而得到用户感兴趣的关联规则. 同时,应用该算法与目前常用的2种关联规则算法对广东某高校学生财务数据进行数据挖掘. 实验结果表明:与2种常用的关联规则算法相比,U-APR算法缩短了运算时间和提高了存储空间利用率,对用户分析挖掘结果有较好的优化效果.     

一种FP-growth的改进算法

FP-growth是关联规则挖掘中一种效率较高的算法,它不产生候选集,但仍需多次遍历结果集L.针对此问题提出了一种基于Hash表的改进算法HFP-growtH(Hash FP-growth).该算法将结果集L的数据以项名称对应项支持度计数的形式存入Hash表,在找某个项的支持度计数时给Hash表传入项名称直接返回对应的支持度计数,改变了以往多次遍历结果集L的方法,从而节省了遍历时间,提高了挖掘效率.实验结果表明,改进后的算法性能明显优于原算法,并将其应用于名智网上招聘系统之中.     

一种关联规则Apriori算法的改进

关联规则Apriori算法自提出以来,有很多的改进算法,但大多是在改变最小支持度的大小,这样虽可提高Apriori算法的速度,但会漏掉一些有用的项集.本文结合以上问题,用一种科学的方法求出最小支持度,并在提取频繁项集的过程中动态地改变最小支持度的值,有效地解决了以上问题,提高了Apriori算法的效率.     

一种求极大频繁项集的挖掘方法

提出一种改进的Apriori算法.该算法首先对原始数据进行项编码,其次通过"或"运算来确定候选频繁项集,然后再对候选项集作"与"运算来确定频繁项集,最终得到满足最小支持度的极大频繁项集,其中项的长度是由该算法自动搜索得到的.     

数据流挖掘算法在网络安全中的应用研究

入侵检测技术是网络安全中的核心技术,把数据流中频繁项集的挖掘应用于入侵检测系统中正常和异常数据分析已是当前网络安全中的一个重要发展方向.流入网络流中的数据高速并且无限到达,所以利用传统多遍扫描数据库的挖掘技术来构建入侵检测模型已受到局限.针对频繁模式多维的特点,提出了一种新型数据结构SW.Tree,并给出了一种高效的挖掘网络访问数据流的挖掘算法,把这种算法应用于网络入侵检测模型中频繁模式的挖掘,取得了较好的成效.     

一种保序序列快速挖掘算法:RSMM

时间序列记录的是某一统计量按照时间推移而发生变化的数据,寻找合理的挖掘算法解决时间序列问题具有很强的现实意义.提出一种保序序列挖掘方法,通过子模式匹配结果挖掘(read the sub-pattern matching for mining,RSMM)算法,挖掘时间序列中频繁出现的趋势变化,在计算支持度时根据子模式的匹...     

Suppoqui算法-基于支持度的频繁集快速产生算法

提出了一种新的关联规则挖掘算法-Suppoqui算法,该算法是通过对集合树进行遍历来求频繁项集,它取消了候选集的求解过程,抛弃了以往传统算法求解频繁项集的思路,因此该算法是高效的。     

融合装配信息的三维装配模型检索方法

针对现有三维装配模型检索方法存在语义不符、准确性低、检索效率低等问题,提出一种融合装配信息的三维装配模型检索方法.首先,进行装配信息检索,利用符号化的编码表示装配信息,查找零件的编码以找出符合装配设计意图的三维模型.然后,利用装配零件之间存在的共轭关系,将装配零件的几何检索转化为查找符合共轭子图的属性邻接图,通过零件的属性邻接图进行模型检索.最后,利用频繁子图挖掘方法,提取出满足共轭子图的属性邻接图,用作模型的重用.实验结果表明:该方法能够较好地实现三维装配模型的检索,可以有效地支持面向装配零件的模型重用.