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一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法 总被引:9,自引:2,他引:7
目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则.当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显著减少算法的执行时间.为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约束条件,提出了一种快速的基于FP—tree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA. 相似文献
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在空间拓扑关联挖掘中,为提取包含指定空间布局关系的拓扑关联规则,提出一种基于空间布局约束的拓扑关联规则挖掘算法,该算法能够在多空间关系模式下,挖掘包含空间布局约束的拓扑关联规则,将空间关系事务转换成整数,通过空间布局约束重构非目标空间对象类的权值向量,用重构权位值递减构建候选频繁项,并用布尔运算计算其支持数。实验结果表明,与传统挖掘算法相比,该算法的挖掘速度更快、更有效。 相似文献
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许多现实数据库都存在时态语义问题,因此在挖掘关联规则时附加上时态约束会使规则更具有实际意义。但目前提出的大多数时态关联规则挖掘算法,一般都认为每个数据项的重要性相同,而从决策者角度出发,往往会优先考虑利润较高的项目。提出了一种加权时态关联规则挖掘算法,以项目的生命周期作为时间特征,允许用户设定不同的项目权重。实验结果证明,该算法不仅能有效地发现加权时态关联规则,而且挖掘出的规则更有价值。 相似文献
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在频繁模式挖掘过程中能够动态改变约束的算法比较少.提出了一种基于约束的频繁模式挖掘算法MCFP.MCFP首先按照约束的性质来建立频繁模式树,并且只需扫描一遍数据库,然后建立每个项的条件树,挖掘以该项为前缀的最大频繁模式,并用最大模式树来存储,最后根据最大模式来找出所有支持度明确的频繁模式.MCFP算法允许用户在挖掘频繁模式过程中动态地改变约束.实验表明,该算法与iCFP算法相比是很有效的. 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于约束的关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于约束的关联规则挖掘是一种重要的关联挖掘,能按照用户给出的条件来实行有针对性的挖掘。大多数此类算法仅处理具有一种约束的挖掘,因而其应用受到一定程度的限制。提出一种新的基于约束的关联规则挖掘算法MCAL,它同时处理两种类型的约束:非单调性约束和单调性约束。算法包括3个步骤:第一步,挖掘当前数据集的频繁1项集;第二,应用约束的性质和有效剪枝策略来寻找约束点,同时生成频繁项的条件数据库;最后,递归地应用前面两步寻找条件数据库中频繁项的约束点,以生成满足约束的全部频繁项集。通过实验对比,无论从运行时间还是可扩展性来说,本算法均达到较好的效果。 相似文献
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约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘,是一种重要的关联挖掘类型,在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一,提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础,创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质,采用多种剪枝策略,快速寻找约束点。实验证明,该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则,且可扩展性能很好。 相似文献
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In recent years, emerging applications introduced new constraints for data mining methods. These constraints are typical of
a new kind of data: the data streams. In data stream processing, memory usage is restricted, new elements are generated continuously and have to be considered
in a linear time, no blocking operator can be performed and the data can be examined only once. At this time, only a few methods
has been proposed for mining sequential patterns in data streams. We argue that the main reason is the combinatory phenomenon
related to sequential pattern mining. In this paper, we propose an algorithm based on sequences alignment for mining approximate
sequential patterns in Web usage data streams. To meet the constraint of one scan, a greedy clustering algorithm associated
to an alignment method is proposed. We will show that our proposal is able to extract relevant sequences with very low thresholds. 相似文献
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对比序列模式能够表达序列数据集合间的差异,在商品推荐、用户行为分析和电力供应预测等领域有广泛的应用.已有的对比序列模式挖掘算法需要用户设定正例支持度阈值和负例支持度阈值.在不具备足够先验知识的情况下,用户难以设定恰当的支持度阈值,从而可能错失一些对比显著的模式.为此,提出了带间隔约束的top-k对比序列模式挖掘算法kDSP-Miner(top-k distinguishing sequential patterns with gap constraint miner).kDSP-Miner中用户只需设置期望发现的对比最显著的模式个数,从而避免了直接设置对比支持度阈值.相应地,挖掘算法更容易使用,并且结果更易于解释.同时,为了提高算法执行效率,设计了若干剪枝策略和启发策略.进一步设计了kDSP-Miner的多线程版本,以提高其对高维序列元素情况的处理能力.通过在真实世界数据集上的详实实验,验证了算法的有效性和执行效率. 相似文献
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方刚 《计算机工程与应用》2012,48(33):142-146
在频繁邻近类别集挖掘中,由于用户指定约束条件的动态变化,现有挖掘算法因多次重复扫描空间事务而存在冗余计算,故提出一种频繁邻近类别集的动态约束挖掘算法,其能根据用户发出的动态约束指令,提取满足用户需求的频繁邻近类别集;该算法用数组索引映射邻近类别集,用正整数幂集法计算支持数和搜索满足用户动态约束的频繁邻近类别集;该算法无需产生候选频繁邻近类别集且不重复扫描缓冲分析得到的空间事务;为了验证算法的实用性和高效性,将其应用到移动环境中缩短移动系统的响应时间,尽最大努力来提高用户满意度,通过移动计算下的仿真实验表明该算法比现有算法更快速更有效。 相似文献
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在分析现有的关联规则算法FUP的基础上,指出了该算法的不足之处,进而提出了一种改进的增量式更新算法AUI,AUI算法解决了在线环境下最小支持度和最小置信度两个阈值不变而事务数据库发生变化时高效更新关联规则的问题。实验分析证明了新算法的有效性和优越性。 相似文献
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现有的角色挖掘算法只为追求得到最小角色集的挖掘结果,并没有考虑到系统中的职责分离(Separation of Duty,SoD),而SoD是维护系统安全的重要约束。对此,提出一种基于职责分离的角色挖掘算法。将用户权限关系转化成布尔矩阵表示,利用权限分组的方法在角色挖掘过程中为角色赋予SoD约束信息。生成静态互斥角色t-t SMER(Statically Mutually Exclusive Roles,SMER)约束集,利用该约束集实现系统中SoD约束。实验结果表明该算法执行效率高,能够有效维护系统安全。 相似文献
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Apriori算法在红外光谱数据挖掘中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
简要地介绍了在大规模数据库中挖掘关联规则的Apriori算法 ,给出了红外光谱数据库知识发现的空间表示方法 ,并根据红外光谱数据挖掘的特点改进了Apriori算法中支持度的计算与频繁集的确定过程 ,运用统计方法把挖掘结果形成可视的特征谱带 -化学基团规则式 ,通过具体的挖掘事例对挖掘结果进行分析与评价。挖掘出的规则式和波谱分析理论比较结果证明了挖掘结果的正确性 ,说明改进过的Apriori算法挖掘红外光谱数据库的有效性 相似文献
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入侵检测中的模糊数据挖掘技术 总被引:3,自引:0,他引:3
本文论述了模糊数据挖掘技术在入侵检测中的应用,详细描述了利用审计数据挖掘模糊相联规则的算法,给出了相联规则集合相似度的函数,最后给出了利用它进行异常检测的简单的试验结果,结果表明利用模糊数据挖掘可以识别系统的异常行为。 相似文献