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基于垂直数据分布的大型稠密数据库快速关联规则挖掘算法 总被引:3,自引:3,他引:0
为进一步解决对大型事务数据库进行关联规则挖掘时产生的CPU时间开销大和I/O操作频繁的问题,给出了一种基于垂直数据分布的改进关联规则挖掘算法,称为VARMLDb算法。该算法首先有效地把数据库分为内存可以满足要求的若干划分,然后结合有向无环图和垂直数据形式diffse、差集来存储和计算频繁项集,极大地减少了存储中间结果所需的内存大小,解决了传统垂直数据挖掘算法对稠密数据库挖掘效率低下的问题,使该算法可有效地适用于大型稠密数据库的关联规则挖掘。整个算法吸取CARMA算法的优势,只需扫描两次数据库便可完成挖掘过程。实验结果表明该算法是正确的,在大型稠密数据库中,VARMLDb算法具有较高的执行效率。 相似文献
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提出了一种新颖的频繁模式挖掘算法,该算法与现有的挖掘算法相比具有明显的优点,首先,该算法不需要产生候选项集,其次该算法具有更少的数据库扫描次数,该算法在中小型数据库上挖掘关联规则只需要扫描交易数据库一次,对于大型交易数据库的关联规则挖掘最多也只需要扫描交易数据库两次。因而,该算法与现有的频繁模式挖掘算法相比具有更高的效率。 相似文献
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序贯模式是时间相关数据库中存在的一种十分有用的知识模式,其发掘方法的研究有着十分重要的意义,本文给出了一种挖掘数据库中序贯模式的算法,通过认真地研究了挖掘过程中的中间及结果数据的存储结构,从而大大地减少了对数据库的扫描遍数,提高了算法的效率。 相似文献
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为了研究患者在不同医院间的转诊行为模式, 可以使用序列模式挖掘算法. 类Apriori算法是序列模式挖掘中的常用算法, 但该算法存在一些不足之处, 如产生候选序列的数目较多、需要频繁扫描数据库. 针对类Apriori算法存在的不足, 本文提出了相应的改进措施, 采用新的剪枝策略并减少不必要的数据库扫描操作. 实验证明, 改进后的算法能更高效地挖掘频繁转诊序列. 相似文献
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基于FP-树挖掘大数据库的方法及算法PCM 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了一种用FP-树挖掘大数据库的新方法及其算法PCM。在该方法中,首先把大数据库划分成子数据库的集合,然后在每个子数据库上构造FP-树并挖掘它,如果子数据库的FP-树不能放进内存,则该方法可递归地用于该子数据库。 相似文献
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挖掘关联规则是目前数据挖掘领域热点研究话题之一。它的目的在于在数据库中挖掘有趣的关联规则。在关联规则分析及Apriori算法分析上,针对Apriori算法的瓶颈问题,许多有效的改进算法被提出。文中提出了QPCA算法。该算法利用矩阵分析的方法,仅需要扫描数据库一次,同时此算法优化了连接和剪枝操作,通过快速的剪枝和连接可以很快地获取最少的候选项集,避免了频繁项集之间的重复判断连接,因此大大提高了算法的效率。实验结果表明,该算法在挖掘时间上有很大提高。 相似文献
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传统频繁项集挖掘算法的执行效率较低。提出了一种基于矩阵与前缀树的频繁项集挖掘算法MPFI,能快速地挖掘事务数据库中的频繁项集。MPFI算法只需扫描事务数据库一次,构建垂直方向的二进制矩阵,应用二进制位向量表达频繁项集信息,利用前缀树压缩存储频繁项集的相关信息,不产生候选项集。理论分析与实验结果表明,MPFI算法能有效地提高频繁项集挖掘效率。 相似文献
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关联规则的高效挖掘算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题,对其挖掘算法的研究具有十分重要的意义,经典的关联规则发现算法是一个多次遍历的算法,计算的复杂度较同,本文给出一种关联规则频繁数据集的发现算法,只需对交易序列扫描两次即可发现数据采的频繁数据集,算法效率得到了较好地提高。 相似文献
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一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在关联规则挖掘FP-Growth算法的基础上,提出一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法。文中给出了MFP算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库的过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。MFP算法比FP-Growth算法减少一次对事务数据的扫描,因此具有较高的时间效率。 相似文献
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在关联规则挖掘FP-Growth算法的基础上,提出一种基于MFP树的快速关联规则挖掘算法。文中给出了MFP算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库的过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。MFP算法比FP-Growth算法减少一次对事务数据的扫描,因此具有较高的时间效率。 相似文献
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一种基于关系数据库的频繁项集挖掘算法 总被引:3,自引:0,他引:3
频繁项集的挖掘是数据挖掘中的一个十分重要的组成部分,目前对于事务数据库频繁项集的挖掘算法研究较多。本文根据事务数据库中布尔型频繁项集挖掘的理论和方法,再结合关系数据库的特殊性,利用标准SQL语言提出了一种新的在关系数据库中挖掘频繁项集的简易算法。实验证明该算法具有较高的效率。 相似文献
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布尔型关联规则挖掘算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析FP_growth关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种MFP的算法,给出了算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。MFP算法比FP_growth算法减少一次对事务数据的扫描,因此具有较高的时间效率。 相似文献
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一种高效的并行频繁集挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Apriori算法在挖掘超大规模数据集时存在的效率低下问题,在数据集分块和事务数据库布尔化映射基础上,提出一种直接利用布尔矩阵向量运算挖掘频繁集的并行频繁集挖掘算法(PFIM)。仿真实验分析表明,PFIM算法比Apriori算法的挖掘时间缩短了近90%,该方法可用于挖掘超大规模数据库,具有良好的并行性和可伸缩性。 相似文献
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快速关联规则挖掘算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
本文在分析FP-growth关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种称之为MFP的算法,给出了算法的工作原理。MFP算法能在一次扫描事务数据库过程中,把该数据库转换成MFP树,然后对MFP树进行关联规则挖掘。 相似文献