基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

基于兴趣度的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。然而,传统的基于支持度-可信度框架的挖掘方法可能会产生大量不相关、甚至是误导的关联规则。针对现有关联规则挖掘的评价标准存在的问题,提出在评价标准中增加兴趣度,并给出了兴趣度的定义和基于兴趣度的关联规则挖掘算法。利用兴趣度将关联规则分为正关联规则和负关联规则,从而可以用算法挖掘带有负项的关联规则。实验结果分析表明,在传统挖掘方法的基础上引入兴趣度,可以有效地减少正关联规则的规模,产生有意义的负关联规则。     

基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面,给出了一个关联规则中事件所包含信息的模型,在此基础上,提出了一种基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法。该算法较好地弥补了应用模板匹配方法筛选基于兴趣度的关联规则时主观性太强,兴趣度阈值的定义过于简单,所挖掘出来的关联规则没有体现时态约束的缺陷。最后,将该算法应用到了股票数据的趋势挖掘中,得到了满意的实验结果。     

基于信息熵的兴趣度规则挖掘算法

传统关联规则挖掘方法通常产生海量杂乱的规则,它们对用户而言是冗余的.为解决该问题,文中提出一种基于信息熵的兴趣度规则挖掘算法.通过变量相关性分析剔除原始规则集中虚假、错误的规则,并在信息熵的基础上提出度量关联规则兴趣度的框架.该算法不依赖用户先验知识,能无偏地表达数据包含的信息.在真实和仿真数据集上的实验验证该算法能有效挖掘兴趣度规则,且性能比传统算法更优.     

一种基于兴趣度的大型数据库关联规则挖掘方法

数据库关联规则挖掘是数据挖掘研究中一个重要研究课题,但该方法本身存在不足,对于大型数据库,可能产生数以千计的规则,使用户感到无所适从.本文提出对关联规则进行分类的思想,并给出了基于数据统计特性的带兴趣度的关联规则挖掘算法GRMiner和IRMiner,算法实现简单,分析表明该算法是有效的.     

基于FP-树的无支持度设置关联规则挖掘

关联规则的挖掘大都在用户设置的支持度阈值的限制条件下，产生频繁项目集合。得到关联规则。但是没有相关领域的专门知识，用户很难设置合适的支持度闽值来得到合适的结果。文章在FP-树挖掘算法的基础上，提出一种无支持度设置的关联规则挖掘方法，通过兴趣度的设置动态地得到不同项集的不同支持度。     

水文时间序列关联规则挖掘模型研究

基于聚类、最小方差、统计分析、列联表检验以及兴趣度的定义,提出一种水文时间序列关联规则挖掘模型.该模型中使用了基于聚类和最小方差的离散化方法、基于统计分析的规则优化,实验结果证明通过水文时间序列关联规则挖掘模型不仅可以快速的实现水文数据的处理,而且生成的关联规则比传统的关联规则的解释能力强,规则精度高,而且可以得到数据变化规律,对水文分析和研究有指导意义,可用于预测和决策分析,提高水文数据的利用率.     

课程评价中考虑误导抑制的关联规则高效提取

针对高校课程评价,研究数据驱动的教学管理与决策问题.由某校的课程评价指标体系,确定涵盖学生、教师、同行专家和教学督导等多维度评价数据的数据结构.对采集的调查问卷数据进行清洗和转换等预处理后,构造完成供数据挖掘的数据集.考虑误导性规则抑制,使用基于差异兴趣度的改进Apriori关联规则挖掘算法,提取评价指标间的关联规则.将发现的关系模式与使用传统Apriori关联规则挖掘算法所得结果进行比较,显示本文所用改进Apriori方法能够提高知识发现的效率和准确性,对课程建设具有更强的指导作用.     

基于时序和兴趣度约束的加权关联规则挖掘算法研究

为了解决关联规则挖掘算法中频繁集信息挖掘不完善和时序周期对事务集频繁项挖掘的影响问题,提出了一种基于时序和兴趣度约束的加权关系规则挖掘算法。该算法首先利用时序滑动函数对时序事务集进行发生概率估算和权值赋值,依据兴趣度约束函数和剪枝定理进行事务集化简,然后根据支持度和寿支持期望进行加权频繁事务集抽取,最后依据置信度进行加权关联规则导出。实验结果证明,该算法能够快速有效地挖掘出符合用户兴趣度的关联规则。     

一个数据挖掘工具的设计与实现

数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测，该文介绍了一人数据挖掘工具的设计，以Apriori算法为核心，实现了数据挖掘中基于数据库的几种常用挖掘方法，包括基于关系数据库的数据挖掘，不完整数据库中的数据挖掘和根据兴趣度测量来挖掘感兴趣知识的异常关联规则挖掘。     

一种关联规则挖掘的优化算法

文中基于chi-square检验、有趣度及信息增益理论,给出了一种挖掘优化关联规则的算法。该算法将冗余的规则分为两个部分:一部分规则缺乏统计的相关性,而另外一部分规则不满足“新奇的”要求。实验结果表明算法可以有效地去除冗余规则并提高挖掘效率。     

兴趣度--关联规则的又一个阈值

关联规则的采掘是数据采掘研究的一个重要方面,分析现有的关联规则采掘算法中所存在的问题：首先是关联规则在其表达形式上没有考虑各种可能的反面示例的影响,因而导致知识表达功能的不够完善;其次是有可能一条规则即使可信度和支持度都很高,仍没有实际意义,甚至是误导性的,因此对关联规则的形式定义作了修改,将运用差异思想引兴起度阈值运用到关联规则中来,并给出其形式定义,在分析了兴趣度的实际意义以后,讨论了举度与概     

一个基于兴趣度的关联规则采掘算法

关联规则是当前数据采掘研究的主要领域之一,获取具有更高价值的规则是该领域的一个研究重点,针对目前大多数采掘算法只能发现正项的关联规则和仅仅将兴趣度作为规则过滤工具的问题,在先前研究的基础上,提出了通过改进有关定义和引进反向项集的概念来进一步发现包含负项的关联规则的思想,并给出了相应的算法,最后,对这个算法给出了一定的评价和实例分析。     

Characteristic Rule Discovery in Aurum-3

One strategy for increasing the efficiency of rule discovery in data mining is to target a restricted class of rules, such as exact or almost exact rules, rules with a limited number of conditions, or rules in which each condition, on its own, eliminates a competing outcome class. An algorithm is presented for the discovery of rules in which each condition is a distinctive feature of the outcome class on its right-hand side in the subset of the data set defined by the conditions, if any, which precede it. Such a rule is said to be characteristic for the outcome class. A feature is defined as distinctive for an outcome class if it maximises a well-known measure of rule interest or is unique to the outcome class in the data set. In the special case of data mining which arises when each outcome class is represented by a single instance in the data set, a feature of an object is shown to be distinctive if and only if no other feature is shared by fewer objects in the data set.     

基于模糊关联规则的微博用户潜在兴趣发现

针对微博用户兴趣随时间变化的特征,提出一种基于模糊关联规则的潜在兴趣发现方法(PIDFAR),利用LDA主题模型表达微博主题分布,通过时间加权的方式计算出用户现在兴趣的主题分布,进行模糊关联规则挖掘,得出关联规则集合以表示和发现用户兴趣随时间发生变化的一般规律,最后根据关联规则集合中关联规则和用户现在兴趣的主题分布来计算相似度,取相似度较高的关联规则的后项的集合组成用户的潜在兴趣.实验表明, PIDFAR方法能够使得用户潜在兴趣的发现过程脱离用户的好友群体限制,相比基于协同过滤技术的潜在兴趣发现方法明显提高了发现微博用户潜在兴趣的准确率.     

改进的遗传算法在Web使用挖掘中的应用

Web使用挖掘是近年来Web数据挖掘中的研究热点。针对传统遗传算法在提取关联规则问题时常采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率,容易出现早熟、收敛速度较慢的问题,提出了改进的遗传算法,并在关联规则的提取中增加了用户页面兴趣度这一阈值,成功地运用到某商业网站服务器日志挖掘。实验证明,这种改进的遗传算法能够有效避免早熟收敛现象,是一种有效的方法。     

基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘

微博用户兴趣挖掘是个性化推荐、社群划分的基础工作.在深入分析微博网络特点的基础上,给出了能够揭示微博网络多模性的描述模型,对面向微博网络的后续研究具有参考价值.根据微博网络的特点,提出了基于背景的用户静态兴趣表示及挖掘方法,以及基于微博的用户动态兴趣表示和挖掘方法.针对微博网络中缺少背景信息、发表微博很少的大量不活跃用户,提出了基于关注的用户兴趣挖掘方法.以新浪微博为例,选取了时尚、企业管理、教育、军事、文化这5个领域进行用户兴趣挖掘及相似度计算的实验分析和比较,结果表明,与主流的兴趣挖掘方法相比,该微博用户兴趣的表示和挖掘方法可以有效地改善微博用户兴趣挖掘的效果.