基于SQL分层抽样的数据挖掘算法的改进

在对数据库聚类分析的基础上进行分层抽样,并使用关联规则,得出了数据之间的潜在关系.同时,对网民健身情况调查数据进行了实证分析,在SQL Server 2005上实现了抽样后的关联规则挖掘,提高了关联的效率,并取得了良好的效果.另外,对关联规则的评估作了一定的改进创新.     

基于部分支持度树的关联规则增量式更新算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法,有着广泛的应用。该文利用部分支持度树的结构提出了对关联规则的增量式更新算法,用于解决向数据库中添加新的数据而最小支持度不发生变化时的关联规则更新问题。该算法有效地利用已挖掘的关联规则和保留的部分支持度树来改善性能,并且只需对新增数据库部分进行一遍扫描,从而进一步提高算法的效率。实验结果表明,该算法能有效地解决关联规则的更新问题,提升挖掘效率。     

含负项的关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

一个保护私有信息的序数型关联规则挖掘算法

基于随机响应技术,提出了一种在保护隐私的关联规则挖掘中对包含三个属性值的序数型数据进行伪装的方法．设计了在伪装的数据集上进行挖掘的算法;分析了算法的安全性及复杂度。并通过实验表明,该算法在伪装的数据集上挖掘出来的规则与原规则相比,相对误差不超过5％。     

基于模糊关联的交互式Web信息检索技术

交互式Web信息检索技术可根据用户反馈信息,调整和修正查询表达式,自动实现查询重构。在此提出一种基于模糊关联的交互式Web信息检索方法,试验结果表明,使用该方法实现查询表达式的重构,可较大幅度地提高Web信息检索系统的查准率。     

基于文本库的完全加权词间关联规则挖掘算法

提出了基于文本数据库的完全加权词间关联规则挖掘算法,给出了与其相关的定理及其证明过程。该算法采用三种剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,提高了挖掘效率。实验结果表明该算法的有效性,和现有算法比较,挖掘效率确实得到改善和提高。     

基于时间段的时序规则发现

时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高.     

不确定知识的相似度量方法及应用

基于模糊集和粗糙集理论,给出常用的几种不确定知识的相似度量方法,并应用于信息检索系统中。建立了更符合用户信息需求的模糊相关检索模型。利用粗糙集的等价关系(近似关系)表示用户查询兴趣特征,并通过不精确的分类知识方法进行知识库中用户兴趣分类。     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.