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布尔时间序列中的关联规则挖掘较难处理,因为多数关联规则仅挖掘不同事务共同出现的规则,难以体现同一事件在不同时间内动态变化间的关联性.鉴于此,提出一种新的关联规则挖掘框架,利用常量化表示布尔数据的时间属性,结合聚类算法和关联分析,提高规则的支持度,从而解决布尔时间序列数据在关联规则挖掘中的时间值表示问题,并使用多种指标评价规则与传统算法比较.在真实的中风病预后好转数据预测中验证了所提出算法的有效性. 相似文献
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多时间序列跨事务关联分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论文的研究目的是为了对时间序列的发展趋势进行预测。采用的方法是对多时间序列进行跨事务关联规则分析,利用关联规则中前件和后件的时间差进行预测。提出了跨事务关联规则挖掘ITARM,该算法采用了基于压缩FP-树的、分而治之的挖掘方法。算法在产生了频繁1-项集之后,分别利用1-项集中的项作为约束条件,建立压缩FP-树,挖掘跨事务关联规则。文中给出了算法的主要设计思想和算法的伪代码,并对算法的性能进行了测试。测试结果表明,ITARM算法是一个时间和空间性能都较高的跨事务关联规则挖掘算法。 相似文献
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关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题。一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的。然而,在现实世界领域,数据具有自己的特征,因此关联随着时间发生巨大的改变。现有的数据挖掘算法没有考虑关联的改变,这导致了严重的性能下降,特别是挖掘出的关联规则被用来分类和预测。尽管关联改变的挖掘是一个重要的问题,因为需要基于过去的历史数据来预测未来,现有的数据挖掘算法不符合这样的工作。文中引入模糊数据挖掘算法来发现基于时间的关联规则的改变。基于挖掘出的模糊规则,能预测关联规则在未来如何改变。实验表明了算法的有效性。 相似文献
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挖掘时态关联规则的目的是为了发现带有时态信息的项集之间有趣的关系.由于数据库经常动态更新,时态关联规则的挖掘也应该适应数据库的更新.然而,现有的大多数算法不仅需要重新挖掘更新的数据库,浪费了大量的时间和效率,而且不能利用已存在的规则定量地预测某些项的变化趋势.本文提出了一个基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测建模算法(Evolving fuzzy inference model based on multidimensional temporal association rules,EFI-MTAR),主要优势是构建了一种基于多维时态关联规则的模糊推理建模算法(Fuzzy inference modeling algorithm based on multidimensional temporal association rules,FI-MTAR),实现了对时间序列的定量预测.此外,为了降低规则更新的代价和加快规则预测的速度,提出了概念漂移检测策略来处理时间序列数据以适应数据库的动态更新.实验结果表明了本文提出算法的有效性和准确性. 相似文献
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关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题。一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的。然而,在现实世界领域,数据具有自己的特征,因此关联随着时间发生巨大的改变。现有的数据挖掘算法没有考虑关联的改变,这导致了严重的性能下降,特别是挖掘出的关联规则被用来分类和预测。尽管关联改变的挖掘是一个重要的问题,因为需要基于过去的历史数据来预测未来,现有的数据挖掘算法不符合这样的工作。文中引入模糊数据挖掘算法来发现基于时间的关联规则的改变。基于挖掘出的模糊规则,能预测关联规则在未来如何改变。实验表明了算法的有效性。 相似文献
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关联规则能挖掘变量间的相互依赖关系,但是不能反映规则本身的变化规律.为此本文提出了动态关联规则.首先将整个待挖掘数据集按时间划分成若干子集,每个子集挖掘得到的每条规则分别生成一个支持度和一个置信度,这样每条规则在全集上就对应了一个支持度向量和一个置信度向量.通过分析支持度向量和置信度向量,不仅可以发现规则随时间变化的情况,也能够预测规则的发展趋势.本文还提出了两个挖掘动态关联规则的算法,且对他们做了比较.并给出了柱状图和时间序列两种方法分析这两个向量.最后给出了一个挖掘动态关联规则的应用实例。 相似文献
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刘晓蔚 《计算机应用与软件》2015,32(1):313-315,319
传统的类关联规则挖掘方法在挖掘完整的规则数据集时往往需要消耗很长的时间。为了解决这个问题,提出一种高效的基于等价类规则树的类关联规则挖掘算法。首先,通过分析等价类规则树挖掘类关联规则算法存在的耗时问题,设计一个树结构存储数据集的频繁项集;接着,基于这棵树推导出一些修正树上节点和减少节点信息计算量的定理;最后,利用这些定理得到一个有效的适用于挖掘类关联规则的算法。实验结果表明,与其他较为先进的基于等价类规则树的关联规则挖掘算法相比,所提算法更加高效。 相似文献
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关联规则挖掘是经典的数据挖掘方法,越来越多的企业都把它看作是必不可少的战略分析工具。当前关联规则挖掘方法得到的规则过多,令用户在运用时难以理解,因此研究关联规则集的约简方法具有应用价值。研究了数据库模式中关键字包含的主属性对基于Apriori算法的关联规则挖掘产生的关联规则的影响,即部分函数依赖会导致关联规则挖掘的数据集中冗余信息的频繁出现,并产生没有实际价值的关联规则,识别并消除这样的规则就能实现规则集的约简。求全部主属性如同求所有候选关键字问题都是NP难题,因此提出了一种基于一个候选关键字进行验证的算法来判定主属性,从而完成基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法的设计与实现,并在最后的实验中验证了该算法的有效性。 相似文献
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许多研究表明概念格是数据分析与规则提取的一种有效工具.本文首先提出基于最大频繁项集幂集格上的规则提取算法.然后对此种算法进行改进,在已建好的概念格上直接从最大频繁项集进行规则提取,因而提高了挖掘关联规则的效率,适用于大型数据库中关联规则的挖掘. 相似文献
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针对空间关联规则挖掘算法的冗余计算问题,提出一种基于序号索引的空间关联规则挖掘算法。该算法适用于挖掘单层横向空间的关联规则,在自底向上和自顶向下的搜索过程中,用定序操作产生序号索引,通过序号索引在双向挖掘过程中修剪重复候选项和删除冗余计算,以提高算法效率。实验结果证明该算法比现有的算法更快速有效。 相似文献
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基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展 总被引:13,自引:0,他引:13
提出一种面向查询扩展的矩阵加权关联规则挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明过程.该算法采用4种剪枝策略,挖掘效率得到极大提高.实验结果表明,其挖掘时间比原来的平均时间减少87.84%.针对现有查询扩展的缺陷,将矩阵加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和更合理的扩展词权重计算方法.在此基础上提出一种伪相关反馈查询扩展算法——基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展算法,该算法能够自动地从前列n 篇初检文档中挖掘与原查询相关的矩阵加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展.实验结果表明,该算法的检索性能确实得到了很好的改善.与现有查询扩展算法相比,在相同的查全率水平级下,其平均查准率有了明显的提高. 相似文献
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现有的关联规则算法大多都致力于解决增量式更新问题,需要多次扫描数据集,无法对海量数据进行有效处理。针对此问题,提出了基于滑动窗口的关联规则增量式更新算法(SWIUA),利用滑动窗口进行数据更新,挖掘出用户感兴趣的关联规则。该算法只需要扫描原始数据集和更新的数据各一遍,降低了I/O时间;并采用优化策略对候选项集过滤和删除,提高了关联规则的挖掘性能,能有效处理大量新增数据。 相似文献