约束最大频繁项目集的增量式更新算法

发现约束频繁(约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题，目前已有许多算法可用于发现约束频繁(约束最大频繁)项目集，而对约束频繁(约束最大频繁)项目集维护问题的研究工作却很少。因此，需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的约束频繁(约束最大频繁)项目集。为此。该文提出了一种快速的增量式更新约束最大频繁项目集算法IUACMFI，并举例说明了算法的执行过程。     

基于位阵的更新最大频繁项集算法

讨论了最大频繁项集的增量式更新问题，提出最大频繁项目集更新算法FAUMFI，并举例说明了算法的执行过程。该算法充分利用已建立的BitMatrix和已挖掘的最大频繁项目集，对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护。     

一种最大频繁项集快速更新算法*

系统地介绍了最大频繁项集的增量式更新问题,提出最大频繁项目集更新算法FUMFS,并举例说明了算法的执行过程。该算法充分利用已建立的BitMatrix和已挖掘的最大频繁项目集,对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护。     

最大频繁项目集的快速更新

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题．为克服基于Apriori的最大频繁项目集挖掘算法存在的不足,DMFIA采用FP-tree存储结构及自顶向下的搜索策略,有效地提高了最大频繁项目集的挖掘效率．但对于频繁项目多而最大频繁项目集维数相对较小的情况,DMFIA要经过多层搜索且在每一层产生大量的候选项目集,因而影响算法的执行效率．为此,该文提出了DMFIA的改进算法IDMFIA(the Improved algorithm of DMFIA)．IDMFIA采用自顶向下和自底向上双向搜索策略,可尽早修剪掉较短最大频繁项目集的超集和较长最大频繁项目集的子集．另外,该文还提出最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximum Frequent Itemsets Algorithm),该算法充分利用已建立的FP-tree和已挖掘的最大频繁项目集,可对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护．实验结果表明,IDMFIA和FUMFIA可有效提高最大频繁项目集的挖掘和更新效率．     

基于逆向搜索的关联规则更新算法

对现有关联规则更新算法中的增量式更新算法进行分析,发现在决策者优先关注最大频繁项目集的情况下,该算法不能以较少的数据库遍历次数快速获取最大频繁项集。针对该算法的不足,提出一种基于逆向搜索的方式进行关联规则更新的算法。该算法生成新增项集的所有频繁项集,通过将其中最大频繁项集跟原项集中最大频繁项集进行拼接、修剪,从中获得更新后的最大频繁项集。实例结果表明,该算法既降低了关联规则更新过程中对数据库的遍历次数,又实现了优先获取最大频繁项目集。     

基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘及更新算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree)的最大频繁项目集挖掘DMFIA(discover maximum frequent itemsets algorithm)及其更新算法UMFIA(update maximum frequent itemsets algorithm).算法UMFIA将充分利用以前的挖掘结果来减少在更新的数据库中发现新的最大频繁项目集的费用.     

频繁闭项目集挖掘算法研究

目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的.     

全局频繁闭项目集挖掘算法研究

频繁闭项目集挖掘是数据挖掘研究中的一个重要研究课题.目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见.为此,本文提出了一种快速挖掘全局频繁闭项目集算法,并对其更新问题进行了研究;提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的全局频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法是有效的.     

基于位串数组的最大频繁项目集挖掘算法

关联规则挖掘的主要性能由发现频繁项目集决定.频繁项目集是最大频繁项目集的子集,因而找到所有最大频繁项目集是问题的关键.本文使用位串数组的数据结构提出了一种挖掘最大频繁项目集的算法MMFI.该算法通过位串与操作直接得到最大频繁项目集.     

基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新算法

关联规则的更新是数据挖掘研究的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的最大频繁项目集是衡量一个关联规则更新算法好坏的关键因素。提出基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新(MFIUP)算法,以处理最小支持度和事务数据库同时发生变化之后相应频繁项目集的更新问题,其中事务数据库的变化同时包括增加和减少两种情况,并对其优越性进行了分析和测试。     

Maintaining discovered frequent itemsets: Cases for changeable database and support

Mining frequent itemsets from large databases has played an essential role in many data mining tasks. It is also important to maintain the discovered frequent itemsets for these data mining tasks when the database is updated. All algorithms proposed so far for the maintenance of discovered frequent itemsets are only performed with a fixed minimum support,which is the same as that used to obtain the discovered frequent itemsets. That is, users cannot change the minimum support even if the new results are unsatisfactory to the users. In this paper two new complementary algorithms, FMP (First Maintaining Process) and RMP (Repeated Maintaining Process), are proposed to maintain discovered frequent itemsets in the case that new transaction data are added to a transaction database. Both algorithms allow users to change the minimum support for the maintenance processes. FMP is used for the first maintaining process, and when the result derived from the FMP is unsatisfactory, RMP will be performed repeatedly until satisfactory results are obtained. The proposed algorithms re-use the previous results to cut down the cost of maintenance. Extensive experiments have been conducted to assess the performance of the algorithms. The experimental results show that the proposed algorithms are very resultful compared with the previous mining and maintenance algorithms for maintenance of discovered frequent itemsets.     

基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER，对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨，既考虑了数据库中事务增加的情况，又考虑了事务删除的情况；提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF．该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中，传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)；将文章提出的算法用Java语言加以实现，并对算法性能进行了研究；实验结果表明这些算法是正确、可行的，并且具有较高的效率．     

Decentralized Association Rule Mining on Web Using Rough Set Theory

A central part of many algorithms for mining association rules in large data sets is a procedure that is to find so called frequent itemsets. The frequent itemsets are very large due to transactions data increasing. This paper proposes a new approach to find frequent itemsets employing rough set theory that can extract association rules for each homogenou.s cluster of transaction data records and relationships between different clusters. This paper conducts an algorithm to reduce a large number of itemsets to find valid association rules.     

基于扩展自然序树的概化关联规则增量挖掘方法

概化关联规则挖掘作为数据挖掘领域一个重要的拓展性研究课题,首先提出了一种概化扩展自然序树(generalized extended canonical-order tree,GECT)结构及其增量挖掘算法GECT-IM.该算法对原始分类事务数据库只扫描一次,就可以将所有交易信息映射至一棵压缩格式的GECT,然后通过对更新交易数据集扫描得到更新数据集中各项集的计数,结合相关性质及运算就可以发现大部分更新后的概化频繁项集;其次,针对GECT规模较大以及GECT-IM 算法仍然可能需要遍历初始GECT树的局限,在界定数据库更新和重构概念的基础上,基于一种可量化度量的准最小支持度阈值,提出了一种改进的准频繁概化扩展自然序树(pre-large generalized extended canonical-order tree,PGECT)结构及其增量挖掘算法PGECT-IM.由于有效避免了对初始GECT进行遍历的情形,从而进一步提升了概化关联规则增量挖掘效率.实验证明,提出的概化关联规则增量挖掘算法 GECT-IM 及其优化算法PGECT-IM,比现有增量挖掘算法具有更高的挖掘效率和更好的扩展性.     

最小支持度变化时分布式数据库中频繁项目集更新

讨论分布式数据库系统中最小支持度变化时频繁项目集如何高效更新问题，提出了一种基于最小支持度变化的局部频繁项目集的更新算法ULFS和全局频繁项目集的更新算法UGFS．该算法能够充分利用已挖掘的结果．并且产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中．候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)．将文章提出的算法用Java加以实现．并时算法性能进行了研究．实验结果表明这些算法是可行、有效的．并且具有较快的速度．     

一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法

针对现有挖掘算法不能有效提取空间拓扑关联的问题,提出一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法,适合在海量空间数据中挖掘空间拓扑关联规则。该算法从候选数字区间的两端,用数字递增和递减2种方式产生候选频繁项,实现交替搜索空间拓扑关联规则。在计算支持数时用数字特征减少被扫描的事务数,达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明,在空间数据中挖掘空间拓扑关联规则时,该算法比现有算法更快速、有效。     

数据流最大频繁项挖掘方法

提出基于事务矩阵挖掘最大频繁项集的方法AFMI,该方法采取迭代精简事务矩阵的方式求解所有事务中的最大频繁项集,从精简后的事务向量交集的子集中搜索最大频繁项集,并运用逻辑运算和剪枝方法提高挖掘效率。基于AFMI方法,研究挖掘滑动窗口数据流最大频繁项集算法AFMI+,该算法可使用户周期性地挖掘当前窗口中的最大频繁项集。实验结果表明,AFMI和AFMI+算法均具有较好的性能。     

Efficient mining of intertransaction association rules

Most of the previous studies on mining association rules are on mining intratransaction associations, i.e., the associations among items within the same transaction. We extend the scope to include multidimensional, intertransaction associations. In a database of stock price information, an example of such an association is "if (company) A's stock goes up on day one, B's stock will go down on day two but go up on day four:" whether we treat company or day as the unit of transaction, the items belong to different transactions. Moreover, such an intertransaction association can be extended to associate multiple properties in the same rule, so that multidimensional intertransaction associations can also be defined and discovered. Mining intertransaction associations pose more challenges on efficient processing than mining intratransaction associations because the number of potential association rules is extremely large. We introduce the notion of intertransaction association rule and develop an efficient algorithm, FITI (first intra then inter), for mining intertransaction associations, which adopts two major ideas: 1) an intertransaction frequent itemset contains only the frequent itemsets of its corresponding intratransaction counterpart; and 2) a special data structure is built among intratransaction frequent itemsets for efficient mining of intertransaction frequent itemsets.     

基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新的高效算法

通过对已有的诸关联规则挖掘与更新算法进行深入的分析和研究，指出了其共同存在的问题与不足，提出了一种基于项目集知识库的关联规则挖掘与更新方法。该方法既适应当数据库D中数据不变而用户指定的最小支持度和最小置信度这两个阈值变化的情况，也适合事务数据库D中数据发生变化的情况。当事务数据库D中数据不变时，仅需扫描数据库一次，便可建立项目集知识库KBD，然后可反复调整最小支持度和最小置信度进行关联规则挖掘与更新。而当事务数据库D中数据发生变化时，仅需扫描数据集d 和d-各一次；通过对项目集知识库KBD的更新来达到对频繁项目集和关联规则的更新。