用数据查询语言实现关联规则采掘

关联规则采掘具有广阔的应用前景。文章讨论了关联规则的用途、内涵,分析了关联规则采掘的算法,给出了在DBMS平台上用数据查询语言实现关联规则采掘的程序。测试表明,实现的算法对关联规则采掘十分有效。     

采掘关联规则的高效并行算法

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题。文中对采掘关联规则问题进行了简单的回顾,给出了一种提高顺序采掘关联规则效率的方法;分析了已有并采掘关联规则算法的优缺点;设计了一个效率较高的并行采掘关联规则的算法ＰＭＡＲ;并与其它相应算法进行了比较,实验证明,算法ＰＭＡＲ是有效的。     

一种基于Apriori的改进算法

关联规则采掘是数据采掘中重要的研究课题。该文对关联规则采掘中的Apriori算法进行了深入研究。作者探讨了Apriori算法,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法。     

关联规则采掘综述

介绍了关联规则采掘问题的研究情况,对一些典型采掘算法进行了分析和评价。指出了关联规则衡量标准的不足,展望了关联规则采掘的未来研究方向。     

关联规则衡量标准的研究

关联规则采掘是数据采掘中重要的研究课题。针对当前关联规则采掘中可能产生许多无效关联规则的问题，分析其原因，提出在衡量标准中增加有效度，并给出了有效度的定义。根据有效度的大小，将关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则，提出了新衡量标准采相关联规则的算法，并用Visual FoxPro进行了试验。实验表明，新方法能明显减少无效关联规则的数目。     

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     

一种交互式的约束关联规则开采算法

该文针对传统关联规则开采算法的不足,提出了一种交互式的基于约束的关联规则开采算法,解决了特定应用下的数据采掘及其效率问题。     

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。     

关于采掘广义关联规则的两个算法及其比较

描述了分类和广义关联规则的概念及采掘广义关联规则的问题。首先叙述了问题解决的基本算法。随后提出了累积算法,它的优化处理和算法过程。最后通过一组实验显示两个算法的比较结果。图表显示累积算法明显优于基本算法。     

多策略通用数据采掘工具MSMiner

介绍了一种多策略通用数据采掘工具MSMiner的设计与实现。MSMiner建立在数据仓库之一,采用面向对象的方法描述关于数据源、采掘算法、采掘步骤和用户的元数据,该系统集成决策树、关联规则、传统统计分析、聚类分析、神经网络和可视化等多种数据采掘算法,以任务模型的形式生成和执行数据 采掘及决策支持任务。其特点是支持数据库、数据仓库、文本以及Web页面等形式数据源,可以动态地添加采掘算法,对数据和采掘策略的组织灵活有效,具有很好的可扩充性和通用性。     

交易数据库中关联规则采掘的预处理

分析了交易 (事务 )数据库中的数据结构特点 ,提出了在交易数据库中关联规则采掘的一个预处理过程 ,并且实现了该过程。通过预处理使得处理后的数据库记录个数减少了 ,从而在一定程度上提高了关联规则采掘的效率     

最小归纳依赖关系在采掘聚类关联规则中的应用研究

数据集中的冗余属性会降低数据采掘结果的解释能力及精度。该文介绍了在非项目集类型的数据集中采掘聚类关联规则的基本原理,并利用RoughSet理论对属性间的归纳依赖关系进行了分析,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系的算法,使采掘出的关联规则的精度及解释能力都达到令人满意的水平。     

一种用Visual FoxPro求频繁项目集的方法

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题,依据Apriori算法,提出了一种用Visual FoxPro求频繁项目集的方法,并用Visual Foxpro编写了求1－6项目频繁集的程序。     

自适应区间配置在关联规则并行采掘中的作用

现行的采掘关联规则的并行算法基于经典的层次算法.该方法在每一次重复扫描数据库时都需要一次同步,这种同步运算对于共享内存多处理器并行机来说极大地降低了采掘性能,这种低效主要源于对共享的I/O通道的竞争.该文提出了在共享内存多处理机上采掘关联规则的异步算法APM.在APM中,所有参与计算的处理器能独立地产生备选集和计算支持度.而且,APM所需的扫描数据库的次数比层次方法所需的更少.该文还提出了一种增强APM的技术,使得该算法的性能对于数据分布更具有鲁棒性.文中实现了APM的变种算法,还实现了Apriori的并行版本Count Distribution算法.在SGI Power Challenge SMP并行机上,进行了性能分析,结果表明所提出的异步算法APM具有更好的性能和可扩展性.     

关系数据库中多层次关联规则的采掘及其实现

讨论了在关系数据库中进行多层次的关联规则采掘的概念和在关系数据库中的实现方法。提出并实现了利用关系数据库的特点,高效地得到满足要求的多层次关系规则,并进行了必要的讨论和总结。     

过程工业中关联规则的采掘

介绍了关联规则采掘的基本问题,根据过程工业中数据的特点,将关联规则采掘用于过程工业中,并对应用过程中遇到的几个有意义的问题进行了讨论。     

基于概念提升的多层次关联规则更新采掘

采掘关联规则是数据采掘的重要研究内容．本文针对交易项目中广泛存在的包含和泛化关系，充分利用已采掘出交易项目集的频繁模式集合，提出了一种快速的基于概念提升的多层次关联规则更新采掘方法与算法UMARCP．     

基于动态交易项目集的关联规则更新

该文在交易数据库和最小支持度不变条件下,当用户动态地增加或删除交易项目集中的某些交易项目时,充分利用了交易项目集改变前已采掘出的频繁模式集,提出了两种关联规则的快速更新算法ｌｚｉ－ａｒ和Ｄｚｉ－ａｒ,经实验分析表明,该地关联规则的更 可行的和高效的。     

时态关联规则采掘的若干性质

研究了时态（时间段）数据的关联规则的数据采掘问题。给出了事件项目发生与时间段有关的关联规则的可信度概念,主要得到了几个重要的性质。     

关系表中联系规则挖掘的设计和实现

介绍了在关系数据库中进行联系规则采掘的基本概念。同时基于关系数据库的特点,利用ＳＱＬ语言来实现联系规则的挖掘。提出了一个算法和具体实现的方法,并进行了一些必要的讨论。