一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中最活跃的一个分支。目前提出的许多关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库并产生大量候选项集,影响了挖掘效率。针对加权关联规则挖掘算法中多次扫描数据库影响算法性能的问题,对其进行了优化,采取了以空间换时间的思路,提出一种基于向量的概率加权关联规则挖掘算法。以求概率的方式设置项目属性的权值,通过矩阵向量存储结构保存事务记录,只需扫描一次数据库,并且采用不同的剪枝策略及加权支持度和置信度的计算方式。使用数据实例进行模拟实验,结果表明此算法明显提高了挖掘效率。     

基于频繁链表的完全加权项频繁集挖掘算法

频繁项集的挖掘是关联规则挖掘中一个关键的问题,典型的关联规则挖掘算法都是以数据库的多次扫描来实现的,而且不能即时反映数据库的变化,且其频繁项集的产生都只考虑了项目在数据库中出现的频度而没有考虑项目的重要性。本文提出了一种基于频繁链表的完全加权项频繁集的挖掘算法,该算法不但能动态反映数据库的变化,而且在频繁集的挖掘中只需扫描一次数据库,并根据项目的重要性程度对项目赋予了一定的权值,用以挖掘人们更感兴趣的关联规则。     

基于矩阵的加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要模型。传统的关联规则挖掘算法需要多次扫描数据库,生成大量候选项集,并且把数据库中各个项目按平等一致的方法对待,算法复杂且与实际情况不符。为此提出一种基于矩阵的加权关联规则挖掘算法,它只需扫描一次数据库,不生成候选项目集,可以快速挖掘出频率小但重要性高的项目。     

一种基于BUC的水平加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘可以从大量数据中发现项集间潜在而有趣的相互联系。针对用户对每个项目感兴趣的程度不同,一些学者提出了水平加权关联规则。然而每次生成新候选集后对整个数据库事物的扫描成为算法效率的一大瓶颈。为进一步提高加权关联规则的挖掘效率,在原有的水平加权关联规则算法的基础上,采取了深度优先的策略,提出了一种基于BUC的水平加权关联规则挖掘算法——BUc—MINWAL。改进算法可以大大减少对数据库的扫描范围。实验结果表明,改进的算法有更好的执行效率。     

快速挖掘加权频繁项集的矩阵位串算法

关联规则挖掘的应用日益广泛,但已经提出的大多关联规则挖掘算法都是把数据仓库中各个项目按平等一致的方式加以处理的.然而,在现实世界中,不同的项目往往有着不同的重要性.现有的有关加权关联规则的研究中,大多采用的加权方法不太好,或挖掘算法效率不够高.为此,提出了一种新的挖掘加权关联规则的算法,该算法采用矩阵和位串技术,只需要对数据库扫描一遍,可快速挖掘出所有的加权频繁项集,并且存放辅助信息所需要的空间也较少.研究表明该算法比已有的算法更高效.     

一种加权时态关联规则挖掘算法

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。     

交易数据库的加权关联规则增量更新算法

针对文献犤1犦提出的加权关联规则挖掘算法,文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的频繁项目集,因此,算法是有效而可行的。     

一种基于时态约束的加权关联规则挖掘算法

时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,针对现有的大多数时态关联规则挖掘算法并没有考虑数据项的不同重要性,提出了一种新的加权时态关联规则挖掘算法。算法以项目的生命周期作为时间特征,并且允许用户设定不同的项目权重。算法采用了树和矩阵的数据存储结构,挖掘过程中只需扫描一次数据库,同时利用向量之间的交集操作加快了加权支持度的计算速度。仿真实验表明,优化算法具有良好的挖掘效率。     

一种基于加权的高效关联规则挖掘算法的设计与实现

文章研究了在大型事务数据库中挖掘加权关联规则的问题,给出了加权频繁模式树的定义,在挖掘算法MIN-WAL(O)和MINWAL(W)的基础上,提出了一种基于加权频繁模式树的加权关联规则挖掘算法-WFPTA,并做了相应的算法比较,试验结果表明算法WFPTA是有效的。     

加权布尔型关联规则的研究

为了解决加权支持率可能大于1的不足，对属性的权重集归一化，并提出第1类加权关联规则挖掘算法。此算法能有效地考虑属性的权重，并且认为规则的重要性随着规则中所含属性数量的增加而增加；但在有些数据库中，挖掘关联规则只需考虑属性的权重，也就是说规则的重要性不随着规则中所含属性数量的增加而增加。该文通过对各个元素所作贡献的加权构造了一个加权数据库，提出了解决此类问题的第2类加权关联规则挖掘算法。     

数据库中加权关联规则的发现

关联规则发现是数据库中知识发现研究中的热点课题,有着广泛的应用领域.在现有的研究中,数据库中的各个项目是按平等一致的方式加以处理的.然而,在现实世界数据库中却并非如此,不同的项目往往有着不同的重要性.为了将它们反映出来,对项目引入权值,从而提出了新的加权关联规则问题.由于项目权值的引入,频繁项目集的子集不再一定是频繁的.为此,又提出了项目的k-支持期望概念,并由此提出了加权关联规则的发现算法.     

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。     

基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法

关联规则挖掘作为近年来的研究热点之一,其经典算法Apriori算法因需要多次扫描数据库且会产生大量候选项集,严重影响了关联规则的挖掘效率.在此基础上提出了一种基于矩阵压缩的加权关联规则挖掘算法,只需扫描一次数据库,并将其转换为0-1矩阵,根据相关性质对矩阵进行压缩,从而降低了算法执行过程中的计算量;同时,考虑到项目的重要性,采取加权的方法,用求概率的方式设置项目属性的权值.同Apriori算法相比,本算法在挖掘过程中能直接查找高阶频繁项集.实验结果表明,本算法能有效提高关联规则的挖掘效率.     

基于关联图的加权关联规则挖掘算法

针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,引入加权支持度和最小支持期望的概念,提出一种基于关联图的加权关联规则模型,并在该模型基础上,设计了改进的加权关联规则挖掘算法。该算法扫描数据库仅一次,采用关联图存储频繁2项集信息,通过构建基于图的剪枝策略,减少验证频繁项集的计算量,有效提高加权频繁项集的生成效率。     

基于项目集加权的增量关联规则算法研究

针对最小支持度,最小置信度不变的情况下,新增数据库db时的关联规则更新问题,进行了分析和研究。考虑到新增数据库的新颖性、以及生成规则的有趣性等问题,本文提出了基于项目集加权的增量更新算法,并分析了其可行性。     

面向数据删除的关联规则更新算法

针对数据库中删除数据时如何有效地更新关联规则的问题,提出了UARAD算法。该算法可以有效利用知识数据库中保留的最小非高频项目集来产生新的候选项目集,避免了候选项目集的数量太庞大的问题。     

一种基于概率的加权关联规则挖掘算法

针对关联规则数据挖掘在实际应用中出现的问题:不能挖掘小概率事件中的关联规则, 提出了基于概率分布的加权关联规则挖掘算法。该算法同时改进了加权支持度计算方法,保持 Apriori算法的频繁集向下封闭的特性,并在实践中得到了有效的应用。