一种改进的多层关联规则挖掘算法

在传统的多层关联挖掘算法中,概念层次树只提供项目的概念分层信息,导致项目查找效率不高。为此,提出一种改进的多层关联规则挖掘算法。在概念层次树的节点中增加2个域,以获取各层的频繁1-项集,通过增加1个基于Hash表的辅助存储结构,以提高项目的查找效率。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法的挖掘时间能缩短10%左右。     

通用的多概念层关联规则发现方法的改进

文章全面分析现有的多概念层关联规则的发现算法,结合多概念层的生成方法,提出通用的多概念层关联规则发现的新方法,以研究生入学考试数据集为实例进行验证,并将该算法和现有的算法进行比较,结果表明该算法在搜索空间和计算复杂度等方面更为有效。     

挖掘多级概念上的广义关联规则

挖掘关联规则的任务是在给定交易集中,每个交易包含一个数据项集,关联发现函数作用在交易集上,返回各数据项集间存在的关系。现实世界中,普遍存在"多级"的概念,在许多应用中,数据项集之间有用的关联规则常常出现在相对较高的概念层中,但在较低概念层往往可以发现较特殊和专门的信息。文中给出了一个在多级概念层上交互挖掘关联规则的算法,并进行了讨论,实验结果表明此算法提高了数据挖掘的效率和速度,并减少了对系统资源的利用。     

挖掘多级概念上的广义关联规则

挖掘关联规则的任务是在给定交易集中,每个交易包含一个数据项集,关联发现函数作用在交易集上,返回各数据项集间存在的关系.现实世界中,普遍存在"多级"的概念,在许多应用中,数据项集之间有用的关联规则常常出现在相对较高的概念层中,但在较低概念层往往可以发现较特殊和专门的信息.文中给出了一个在多级概念层上交互挖掘关联规则的算法,并进行了讨论,实验结果表明此算法提高了数据挖掘的效率和速度,并减少了对系统资源的利用.     

一种新的关联规则发现算法及应用研究

文章对关联规则发现中应用较多的Apriori算法和DHP算法进行了分析,提出了一种新的关联规则发现算法。为了计算项目集的支持度,提出了数据库特征矩阵和特征矢量的概念。该算法通过对特征矢量求内积得出项目集(item-set)的支持度,只需遍历数据库一次,大大减少了对数据库的操作,提高了算法的效率。算法分析和实例证明验证了算法的快速性和高效性。     

基于协同过滤的移动电子商务个性化推荐系统若干研究

在简要介绍移动电子商务个性化推荐系统概念的基础上,给出了移动电子商务推荐系统EMC-PRS的模块结构。重点分析比较了基于最近邻居的协同过滤算法和基于项目评分预测的协同过滤算法。经测试发现,基于项目评分预测的协同过滤推荐算法可以显著提高个性化推荐系统的推荐质量。     

基于语义的Web服务发现算法研究

基于UDDI的传统Web服务发现机制是使用语法关键字匹配技术，往往导致服务发现精度不够甚至失败。提出了基于语义的Web服务发现算法DWS。算法基于概念层语义关系进行服务匹配，根据匹配度选择最优的服务。使用自行开发的原型系统进行的案例研究验证了算法的可行性和有效性。     

在字符权图中挖掘关联规则

为了提高关联规则挖掘效率,在挖掘频繁项目集的同时,挖掘出包含频繁项目集的事务集,提出了基于字符权图的关联规则挖掘算法。首先,提出了字符权图的概念,发现和证明了它的一些性质。基于此,提出了挖掘频繁项目集及包含频繁项目集的事务集的算法。时间和空间复杂性的分析表明,该算法是合理和高效的。     

浅谈计算机网络管理技术及其应用

文章先介绍了网络管理技术概念及基于WEB网管系统管理模式（WBM）三层体系结构,再讲述了网管系统的体系结构,最后重点阐述了网络拓扑自动发现算法。     

浅谈计算机网络管理技术及其应用

文章先介绍了网络管理技术概念及基于WEB网管系统管理模式(WBM)的三层体系结构,再讲述了网管系统的体系结构,最后重点阐述了网络拓扑自动发现算法。     

基于领域本体与概念格的关联规则挖掘

关联规则是数据挖掘中的核心任务之一,近年来国内外对关联规则算法的改进取得了比较大的成果.概念格是由二元关系导出的形式化工具.体现了概念内涵和外延的统一,非常适合于发现数据中的潜在关系,因此关联规则的提取也是概念格的一个主要的应用领域,极大的提高了关联规则的挖掘效率,然而由于缺乏领域知识的指导,所挖掘出的规则有些是无意义的或无法满足用户的需要,所以在规则的提取中需要引入领域知识,而领域本体是领域知识的清晰而结构化的表示,因此提出了应用领域本体对生成的概念格进行调整,从而实现对规则提取的指导,以发掘出高层关联规则以及多层次间的关联规则,以满足用户的需要.     

基于层次梯度分析的协同数据挖掘算法

传统的关联规则挖掘算法易形成大量频繁项目集,不适用于异构环境下海量交通数据的挖掘。为此,提出基于层次梯度且无候选项分析的协同数据挖掘算法。采用挖掘主题数据库和层次梯度构建层次业务数据库,逐层深度挖掘局部频繁项。利用弱化熵模型对频繁项主题数据库进行数据分析,并产生关联规则。实验结果表明,该算法适用于无候选项支持的协同挖掘。     

基于FP-tree的多层关联规则快速挖掘算法

研究了多层关联规则挖掘的理论和方法，提出了一种基于FP-tree的快速挖掘算法FAMML_FPT。该算法不仅实现了同层次关联规则的挖掘，也能实现跨层次关联规则的挖掘，其中引入了修补项、跨层修补项的概念，以便从低到高逐层建立FP-tree，有效减少了扫描数据库的次数，且不用产生大量的候选项集，提高了数据挖掘的效率。     

基于多维数据模型的交叉层关联规则挖掘

多层关联规则是带有一定概念分层的关联规更哇，它描述了不同抽象级别上数据项之间的关联性，且不同级别上的关联性具有不同的指导意义．但目前已讨论的多层关联规则，大都局限于挖掘同一抽象层上数据项之间的关联，因而，针对这一问题，本文对已有的FP—Tree算法进行扩充和改进，实现了既能挖掘同一抽象层上也能挖掘不同抽象层上数据项之间关联性的多层关联挖掘算法，即交叉层关联规则挖掘算法FP—Tree＊．同时，在算法实施之前，还结合多层关联挖掘本身的特点，对现有的数据存储结构进行改进，提出用字符序列对事务项编码的方法，从而简化了大量的数据预处理工作．     

基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法

数据挖掘过程中只考虑数据项权重或者只考虑时态语义会导致挖掘结果不全面。针对该问题,对加权关联规则、时态关联规则和时态数据周期规律进行研究,将权值、K-支持期望和周期等概念引入到时态关联规则中,提出一种基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法。以某管理系统审计数据为例进行实验验证,结果表明该算法能够准确地挖掘出数据库中的加权时态关联规则,与加权关联规则算法相比,在时间复杂度相同的情况下能使关联规则的挖掘结果更加全面。     

面向飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法研究

飞行器遥测数据是飞行器状态的直接体现,对飞行器遥测数据的不断深入分析和研究,可为飞行器的安全性和稳定性提供有效保障;目前复杂飞行器的遥测数据存在试验数据量大、人工判读效率低、数据间关联关系复杂且不易梳理等问题;同时,数据智能化分析程度低,缺少对海量历史试验数据的有效利用;为克服现有技术不足,通过对飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法进行研究,提出基于状态转换提取的关联规则挖掘算法,并与FP-Growth算法进行试验挖掘对比分析,实现对飞行器遥测数据参数的关联规则挖掘分析,有效地解决飞行器遥测数据间关联规则的梳理问题,试验结果准确率高,为飞行器工况与参数的关联规则挖掘提供重要参考意义.     

基于数据挖掘的网络异常行为检测技术设计与实现

既有的基于数据挖掘技术的入侵检测将研究重点放在误用检测上。提出了基于数据挖掘技术的网络异常检测方案，并详细分析了核心模块的实现。首先使用静态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法刻画系统的网络正常活动简档，然后通过动态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法输出表征对系统攻击行为的可疑规则集，这些规则集结合从特征选择模块中提取网络行为特征作为分类器的输入，以进一步降低误报率。在由DAR-AP1998入侵检测评估数据集上的实验证明了该方法的有效性。最后，对数据挖掘技术在入侵检测领域中的既有研究工作做了，总结。     

挖掘空间关联规则的前缀树算法设计与实现

空间关联规则挖掘是在空间数据库中进行知识发现的一类重要问题．为此提出了挖掘空间关联规则的二阶段策略，通过多轮次单层布尔型关联规则挖掘，自顶向下逐步细化空间谓词的粒度，从而空间谓词的计算量大大减少．同时，设计了一种基于前缀树的单层布尔型关联规则挖掘算法(FPT-Generate)，不需要反复扫描数据库，不产生候选模式集，并在关键优化技术上取得了突破．实验表明，以FPT-Generate为挖掘引擎的空间关联规则发现系统的时间效率与空间可伸缩性远远优于以经典算法Apriori为引擎的系统。     

融合GA和关联规则的数据挖掘方法改进研究

本文提出一种融合改进遗传算法和关联规则的数据挖掘方法。首先将遗传算法交叉算子和变异算子进行自适应改进,使其在迭代过程中能够根据函数适应度值自适应调节。然后将改进后的自适应遗传算法融入到关联规则中,充分利用遗传算法良好的全局搜索能力,提高处理海量数据关联规则的挖掘效率。为了避免无用规则,减少不相关性的存在,在此基础上融入亲密度以提高关联规则的可靠性。在Hadoop大数据平台上通过分析交通数据验证优化后的算法,与传统方法相比,该方法提高了算法的收敛速度和鲁棒性。     

完全加权正负关联规则挖掘及其在教育数据中的应用

完全加权数据模型的特点是其项目权值分布在各个事务记录中,随着事务记录的不同而变化。现有的加权负关联规则挖掘算法不能适用于完全加权数据模型。该文提出一种新颖的基于概率比和兴趣度的完全加权正负关联规则的挖掘算法,探讨了算法在教育信息化数据中的应用。算法以概率比代替传统的置信度,采用支持度-概率比-兴趣度架构衡量完全加权正负关联规则,获得很好的挖掘效果。以真实的教育数据和文本数据为实验测试集,与现有正负关联规则挖掘算法比较,该文提出的算法更有效、更合理,具有较高的理论价值和应用前景。