一种改进的Apriori算法的研究

针对关联规则挖掘中Apriori算法的不足,提出了一种改进算法。该算法使用完美哈希函数,优化的事务压缩技术,分组查询计数和直接产生候选项集的技术来挖掘频繁项集,从而提高了算法效率。最后,通过对两种算法进行性能比较,验证了改进算法的优越性。     

一种基于十字链表的频繁项集挖掘算法

在Apriori算法的基础上，提出一种基于十字链表的关联规则挖掘算法。该算法能够快速得到每个候选项的支持度，从而有效的发现频繁项集。通过与经典算法分析对比表明，该算法具有明显的优势。     

基于关联规则的商品最佳打包组合挖掘

传统的关联规则的挖掘,只考虑某商品是否出现在交易数据中,得不到商品的数量信息.改造关联规则的挖掘方法从交易库中挖掘某商品的最佳打包组合,可以为决策支持系统提供更好的服务.     

一种基于频繁模式的关联规则改进算法

分析了基于频繁模式的关联规则算法Fptree,给出了一种基于二进制表示的改进算法,详细介绍了该算法的主要思想,算法实现方案.并通过实例比较了两种算法,证明新算法提高了挖掘规则的效率.     

基于关联规则的数据挖掘研究

本文介绍了关联规则的概念,并通过一个例子说明了关联规则挖掘的一种算法－－Apriori算法,指出了数据挖掘未来研究的重点和方向。     

一种改进的关联规则挖掘算法

从大型事务数据库中发现关联规则是数据挖掘中的一个重要课题,其核心问题是挖掘频繁项集.经典Apriori算法是有效的挖掘频繁项目集的算法.在分析Apriori算法的基础上,提出了一种利用二维数组来代替算法中的哈希树的方法,可以迅速产生二阶频繁项目集,改善了Apriori算法的效率瓶颈,大大提高了算法的执行效率.     

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...     

Weka平台基础类分析及算法扩展方法

分析了Weka平台的基础类结构,说明了数据运算的整体流程,并以基于频繁模式的离群点检测为例,说明了对Weka进行扩展的方法,为数据挖掘研究和应用者自定义算法实现提供基础。     

基于改进的候选组合频繁模式的LDoS攻击检测

低速率拒绝服务(LDoS)也被称为脉冲式拒绝服务,在攻击检测与防范方法上计算复杂、难以实现。针对此问题,分析了针对TCP拥塞控制机制的LDoS的数据流分布特性,通过设置流信息熵阈值定位出可疑IP流对,采用改进的候选组合频繁模式挖掘算法,将候选频繁端口模式在FP树路径中进行匹配来发现LDoS攻击及其攻击特性。仿真实验表明,该方法能够有效的检测LDoS攻击。     

基于概念格的数据流频繁项集挖掘

提出一个数据流环境下的基于概念格和滑动窗口的频繁项集挖掘算法DSFMCL。算法在滑动窗口内分批挖掘新流入的基本窗口频繁概念后,生成概念格的Hasse图。引入最小支持度ζ和误差因子ε对非频繁概念节点进行剪枝操作。Hasse图中各节点包含频繁项集及其支持度信息。随着新基本窗口的Hasse图的生成与滑动窗口进行概念格纵向合并,最终通过对全部Hasse图节点的扫描可以输出所有频繁项集。实验结果表明,该算法具有良好的性能。